2026 · 预印本
SoK：LLM 恢复源码是否可靠？分类体系与实证评估
SoK: Are LLMs Reliable at Source Code Recovery? A Taxonomy and Empirical Evaluation
该 SoK 组织 LLM 辅助源码恢复方案，并区分编译、可读性、结构与行为指标。受控研究改变架构、编译优化及符号状态，并以较小的消融实验考察输入表示、模型角色和源语言。
研究范围与局限
45,000 个案例是 500 个函数的变体，并非独立程序。输入／语言消融使用 50 个函数，跨语言变体由 LLM 翻译后以有限 I/O 测试检查。研究假设调用接口可推导，结果受提示影响，也无法排除 ExeBench 进入预训练。测试一致性与屏蔽重定位位置的字节匹配具有不同假设。
与本合集的关联
补充近期评估分类与受控证据，用于比较源码恢复方法，并避免混同不同正确性信号。
发表与复核详情
- 发表载体
- arXiv
- 发表状态
- 预印本
- 出版／提交日期
- 2026 年 10 月 8 日
- 日期依据
- 采用 arXiv 首次提交日期；未核实另行出版的会议论文集或期刊版本。
- arXiv 首次提交
- 2026 年 10 月 8 日
- arXiv
- 2610.11556
- 已复核的 arXiv 版本
- v1
arXiv v1 文章采用 CC BY 4.0。匿名产物可在浏览器中读取，页面显示 10 月 1 日快照、开放至 2027-03-29，但未暴露完整 Git 提交。已读 README 说明新数据库无法直接对所附生成文件重新评分，重画已有 CSV 结果属于另一层步骤。所查 README 及根目录未确立产物许可。本次未运行归档、模型或实验。
来源复核于
本合集仅做来源复核，未重新运行论文实验。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。