# LLM4Decompile（EMNLP 2024）

> 研究使用语言模型直接反编译二进制，以及改进 Ghidra 输出。在 HumanEval 与 ExeBench 上评估重新执行能力，可用于区分代码可读性与功能恢复。

- 类型：研究
- 目标：二进制
- 类别：学习资源
- 关联：学习资源
- 来源复核于：2026-10-16
- 收录于：2026-10-16
- 原始资源：<https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.203/>
- 目录页面：<https://awesomerea.org/zh/resources/llm4decompile-paper/>
- 记录 JSON：<https://awesomerea.org/resources/llm4decompile-paper/record.json>
- 英文版：[English](https://awesomerea.org/resources/llm4decompile-paper/index.md)

## 使用条件与局限

- EMNLP 2024 论文。结论来自作者在特定模型与基准上的实验。

## 一手来源

1. <https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.203/>
2. <https://arxiv.org/abs/2403.05286>

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## 关于此条目

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