1 مستودع
Awesome GitHub RepositoriesPseudo-Code Refiners
Neural processes that improve decompiled code by restoring structural skeletons and identifiers.
Distinct from Code Refinement: Focuses on restoring lost metadata in decompiled code rather than general code improvement.
Explore 1 awesome GitHub repository matching part of an awesome list · Pseudo-Code Refiners. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Pseudo-Code Refiners GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- albertan017/llm4decompile
albertan017/LLM4Decompile
6,728عرض على GitHubLLM4Decompile هو مجموعة أدوات وإطار عمل لترجمة الكود الثنائي إلى كود مصدري. يستخدم نماذج لغوية كبيرة لتحويل كود الآلة إلى كود مصدري قابل للقراءة واستعادة المنطق الأصلي للملفات التنفيذية المجمعة. يتضمن المشروع خط أنابيب متخصصاً لتوليد مجموعات بيانات تدريب اصطناعية عن طريق تحويل الكود المصدري إلى أزواج تجميع (assembly). يوفر إطار عمل للضبط الدقيق لتحسين نماذج التعلم العميق على مجموعات البيانات الثنائية إلى المصدرية هذه، مما يزيد من دقة استعادة الكود. يتميز النظام أيضاً بقدرات لتنقية الكود الزائف (pseudo-code) الذي تم فك تجميعه. تركز هذه العملية على استعادة الهيكل العظمي وأسماء المتغيرات للملف الثنائي لتحسين قابلية قراءة المنطق المفكك.
Implements a language model process to polish disassembled code and restore variable names.
Python
