一个原则：尽信书则不如无书，要根据模型特性把握prompt引导方向；要对模型幻觉始终保持警惕。
最简单的方式：不同大模型的幻觉程度和智力水平不一致，交叉验证。
最有效的方式：对问题领域有着深入的了解，能自主判断答案的合理性。
Gemini前段时间帮我写代码出了一个slient bug：加载高分辨率训练集入内存时候意外地做了一个resize操作，导致模型学习很差（学的是resize2resize的映射）；所以后面还会新开一篇说辅助coding的事情。
本文是验证idea合理性的一段简单chat。
Q：想起本科毕设，随口问起一个开放问题“我记得以前有人微调BERT或者CLIP做程序代码缺陷分析”？
虽然我知道基本只有CodeBERT在这个领域能做，CLIP就是随口一聊，因为它做的是跨模态的工作，显然不适合代码缺陷分析，除了关于BERT的常规分析外，出于好奇截取了它给了关于CLIP的回答。（开放性问题起步）
一种思路是将代码片段渲染成一张图片。是的，你没看错，就是像截图一样。这样，代码的缩进、结构、长度等视觉特征就可以被CLIP的图像编码器捕捉到。
更高级的方法是将代码转换成一种结构化的图形表示，比如抽象语法树（AST）或代码属性图（CPG），然后将这些树或图进行可视化，生成图片。这张图片就蕴含了代码的语法和逻辑结构。
将代码的“图片”输入图像编码器，得到图像向量。
将描述缺陷类型的文本（或者仅仅是“vulnerable code”和“safe code”这样的提示）输入文本编码器，得到文本向量。
CLIP的任务就变成了判断代码图片和哪个缺陷描述最“匹配”。如果代码图片的向量与“a buffer overflow vulnerability”的文本向量余弦相似度最高，模型就认为代码存在该缺陷。我觉得这个idea非常的幻觉，不能work；于是接下来引申追问是否有这样的工作？（关键：批判追问开放问题下的收束回答）
然后结合之前提升对BERT调研呢，发现GRAPHCODEBERT这一篇代码分析的大模型鼻祖，基本已经杀死了它对CLIP的想法（利用它调研查到的工作缩小空间）
再次追问这个回答是否来自于模型幻觉，它给出回答：“之前的回答侧重于解释“如何可能”用CLIP，但你的追问触及了更深层次的“哪个更好，为什么”。(还挺逻辑自洽)
GraphCodeBERT: 它从根本上将代码视为一种结构化文本。它不仅处理代码的token序列（像BERT），还通过数据流图（Data Flow Graph）额外学习了变量之间如何传递和影响的结构信息。这种设计完美契合了代码的本质——既有序列性，又有严谨的逻辑结构。缺陷的产生往往就和数据流的异常（如污点分析）或语法结构的误用息息相关
CLIP: 它的设计初衷是连接自然图像和自然语言。将代码强制渲染成一张“图片”，实际上是一种信息的降维和损失。代码的逻辑关系、变量的精确名称、API的调用顺序等关键语义信息，在变成像素点的过程中很难被完美保留。图像编码器（如ViT）擅长捕捉空间纹理、形状和布局，但它是否能从一张代码截图中反推出strcpy函数的缓冲区溢出风险，这就非常困难且绕远路了
你可以搜索 "Contrastive Learning for Code Retrieval" 或 "Code-Text Pre-training"。虽然很多模型不直接叫CLIP，但其核心思想（双编码器+对比学习）与CLIP同源。例如，前面提到的UniXcoder就是这类工作的代表。
最贴近CLIP核心思想、也是最具潜力的一条路径。它不把代码看作“图像”，而是尝试建立代码的语义表示与缺陷的自然语言描述之间的联系，并最终实现zero-shot。不直接用CLIP，而是类似的双编码器架构+对比学习找工作，这样的想法其实就合理了。（自己提炼核心并利用它的协助再次聚焦）
代码属性图作为一个模态，source、sink、reason作为自然语言文本过一个模型，二者交叉算注意力。
继续事实性探索，问它如何调研，在搜索关键词中”Contrastive learning for code vulnerability”真的找到了一篇比较水的ACL的findings paper，CLeVeR: Multi-modal Contrastive Learning for Vulnerability Code Representation。（最终事实性探索）
启示：在“想法”本身获取成本极低的时代：工作的核心价值正从“提出Idea”向“验证Idea”迁移。
Pipeline：设计扎实且全面的实验->对齐idea严格的工程落地->串联实验结果出一个好故事。
(最重要的是第二步，如果一个解决问题的intuition是合理的，做不出来最大可能是写出了bug，没有严格对齐方法）
附录（一个月前的简单想法）
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最近几乎所有的工作都交由Gemini来做了，遇到问题叫Gemini分析idea，然后做最小化验证，最后生成最终代码；也挺好，起码我主动做事的积极性起来了，但是要多注意自己思维还足够清晰敏捷。
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科研想到就要去做,空想没有用,有idea就赶紧做实验,有结果就开始写文章,做事必须有始有终，落到文章上才是个阶段性成果。