← 返回情报列表**应用痛点**：在耗时数小时的复杂漏洞研究中，LLM会逐渐忘记已确立的事实，提出已被排除的方法，或基于失效的假设继续推理。 **传统局限**：现有的LLM记忆方案通常是将旧对话嵌入并检索最相关片段，但这只能记住“说过什么”，无法维护“当前知道什么”的状态。 **创新思路**：作者希望模型能像程序分析中维护状态一样，精确追踪调查过程中建立的事实及其依赖关系，以减少幻觉并提升漏洞研究效能。
📌 2026-08-29·Hacker News
意外发现：将LLM记忆机制转化为程序分析工具
#LLM#程序分析#漏洞研究