我之前說過，但擁有大量訓練數據是看漲的。這意味著 LLM 可能會在保護 / 審計 EVM 代碼方面變得更好。 你可以在模型中已經看到這種現象——它們在網頁開發和 Python 腳本方面表現出色，但在低級代碼方面則差得多，因為在 Github 上的示例少得多。 這也意味著隨著時間的推移，人類審計員將越來越專注於稀缺訓練數據的語言/應用。 （此外，代理發現的新漏洞都是四捨五入錯誤。這能否最終結束加密貨幣中的四捨五入錯誤？）