Dal 100% al 48,9%: la sicurezza codice con prior strutturali crolla sui dati reali
Uno stesso strumento che porta un modello linguistico dal 20% al 100% di accuratezza su dati sintetici può farlo crollare al 48,9% non appena incontra vulnerabilità reali. È questo il paradosso al centro di una nuova ricerca di Manuel Israel Cázares, depositata su arXiv il 16 luglio 2026, che mette alla prova l’iniezione di prior […]
Uno stesso strumento che porta un modello linguistico dal 20% al 100% di accuratezza su dati sintetici può farlo crollare al 48,9% non appena incontra vulnerabilità reali. È questo il paradosso al centro di una nuova ricerca di Manuel Israel Cázares, depositata su arXiv il 16 luglio 2026, che mette alla prova l’iniezione di prior […]
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