BUSTA微调小模型推理二进制执行
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BUSTA微调小模型推理二进制执行
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Ritika Poddar 等作者的 BUSTA 研究：用逆向基本块执行任务训练小语言模型，即给定 x86-64 基本块和目标输出寄存器状态，预测产生该状态的输入寄存器值。报道称，经 GRPO 微调后，Qwen3-1.7B 的可知寄存器预测准确率从 73.2% 升至 85.3%，Nemotron-3-Nano 从 63.3% 升至 95.2%；后者与前沿模型最高 99.2% 的差距在 4 个百分点内，参数量却小得多。作者表示两个微调模型和训练数据集均已开源。目前进展停留在论文发布与模型、数据集开源，尚无后续跟进报道。
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最新进展10月28日 12:00
BUSTA：通过逆向基本块执行教小语言模型推理二进制执行报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv Artificial IntelligenceBUSTA：通过逆向基本块执行教小语言模型推理二进制执行
BUSTA 用逆向基本块执行任务训练小模型：给定 x86-64 基本块和目标输出寄存器状态，预测产生该状态的输入寄存器值。经 GRPO 微调后，Qwen3-1.7B 的可知寄存器预测准确率从 73.2% 升至 85.3%，Nemotron-3-Nano 从 63.3% 升至 95.2%，后者与前沿模型最高 99.2% 的差距在 4 个百分点内，参数量却小得多。两个微调模型和训练数据集均已开源。
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