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LLM 漏洞发现 Agent 的 token 成本诊断研究
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv 软件工程方向发布一项研究，题为《LLM 漏洞发现智能体的 token 成本去了哪里：理解与降低》。该研究基于 200 条 CyberGym 轨迹，对 Codex、OpenCode、Cybench 和 EnIGMA 四种智能体进行多轴开放编码分析，诊断 LLM 漏洞发现任务中的 token 成本分布与失败原因。目前报道仅给出研究方法与样本规模，未披露具体成本数值、各智能体对比结果或降低成本的量化结论，也未涉及 AVRI 接口相关信息。
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最新进展10月9日 12:00
arXiv 新研究用 200 条 CyberGym 轨迹分析四种智能体的 token 成本与失败原因。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Software EngineeringLLM 漏洞发现智能体的 token 成本去了哪里：理解与降低
研究通过 200 条 CyberGym 轨迹、对 Codex、OpenCode、Cybench 和 EnIGMA 四种智能体的多轴开放编码分析，诊断 LLM 漏洞发现中的 token 成本与失败原因。
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