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这是一个指向https://github.com/albertan017/LLM4Decompile的链接，没有更多实质内容可供翻译

讨论总结

该讨论围绕名为“albertan017/LLM4Decompile”的项目展开。包含对项目的评价，如认为项目很酷但也指出存在局限性。在技术方面，讨论了反编译中的功能差异、旧游戏反编译以及已反编译函数的上下文等问题。还涉及开源与专有软件的关系、版权相关的误解、AI在反编译中的应用是否必要以及大型语言模型在逆向工程中的实用性等话题，整体氛围以理性探讨为主。

主要观点

  1. 👍 项目很酷且在移植二进制程序方面可能有很多用例
    • 支持理由：项目的创新性可能带来多种应用场景
    • 反对声音：无
  2. 🔥 自动反编译在旧游戏方面可能有助于快速得到基准
    • 正方观点：有助于旧游戏反编译工作的开展
    • 反方观点：未提及
  3. 💡 专有软件受法律保护而非混淆手段保护，不会被开源打破
    • 解释：从法律层面阐述专有软件的保护机制，开源难以突破
  4. 💡 虽然有反编译器，但反编译时存在变量和函数名未被赋值等问题
    • 解释：指出反编译工作中现有工具的不足
  5. 💡 LLM与反编译器结合用于反编译有积极意义
    • 解释：针对反编译结果人工处理繁琐的问题提出解决方案

金句与有趣评论

  1. “😂 Oh wow \nJust imagining 5 years from now where open source completely shatters proprietary software”
    • 亮点：表达对开源未来发展的大胆想象
  2. “🤔 Am I missing something? Re - executibility doesn’t automatically mean the same functionalities as the original code.”
    • 亮点：对反编译中功能一致性提出疑问
  3. “👀 I don’t get it. We already have powerful tools to do this. Are people just throwing AI at anything to see if it sticks?”
    • 亮点：质疑已有工具时使用AI做反编译的必要性

情感分析

总体情感倾向为中性，既有对项目积极的看法，也有很多质疑和指出问题的声音。主要分歧点在于项目的实用性、AI在反编译中的必要性以及开源对专有软件的影响等方面。可能的原因是不同的人站在不同的专业角度或使用需求角度看待这个项目。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLM学习机制与版权的关系可能会引发后续更多讨论。
  • 潜在影响：如果LLM在反编译中的应用发展良好，可能会对逆向工程领域的工作效率产生积极影响，改变相关的工作模式。

详细内容：

标题：关于 LLM4Decompile 项目在 Reddit 上的热议

近日，Reddit 上关于“albertan017/LLM4Decompile: Decompiling Binary Code with Large Language Models”的话题引发了广泛关注。该帖子提供了项目链接 https://github.com/albertan017/LLM4Decompile ，获得了众多用户的参与，点赞数和评论数众多。

讨论主要围绕着该项目的应用前景、局限性以及与版权相关的问题。有人认为这个项目很酷，可能在移植仅以二进制形式发布的程序方面有很多用途，但也有人表示自己可能不会直接使用。

有人指出重新可执行并不一定意味着与原始代码具有相同的功能。也有人提到对于自动分解旧游戏可能有用，但认为“困难的部分”是开头的 80%，且担心其没有考虑已分解函数的上下文。

关于该项目对专有软件的影响，有人想象 5 年后开源会完全打破专有软件的局面，然而也有人反驳称保护专有软件的是法律而非技术，并且质疑能否将版权主张应用于 LLM 所学到的内容。

有用户认为虽然已有强大的工具来做分解工作，但不清楚为何还要用 AI 来尝试，也有人觉得这就像把 AI 到处尝试看是否可行。

有经验的用户表示，当前这个项目仅针对特定的 Linux 二进制文件，存在较多幻觉，在实际应用中还不够完善，不能完全依赖它，它更像是有用的工具但不能独自完成所有工作，而且由于上下文大小的限制，目前 LLMs 无法做到某些方面。还有人猜测该项目最终可能会成为 ghidra 等工具的插件。

文章将要探讨的核心问题是：LLM4Decompile 项目的实际价值和应用前景如何？它在技术上的突破能否改变现有的软件分解领域？以及如何处理可能涉及的版权问题？

讨论焦点与观点分析

在关于项目应用前景的讨论中，有人觉得它在某些特定领域可能会发挥重要作用，比如为自动分解旧游戏提供便利。例如，有用户分享道：“我之前做过很多分解工作，即便指令有一些偏差，也可以进行调整直到得到想要的结果。我认为开头的部分是最难的。”

但也有不少人持谨慎态度。有用户表示：“作为一名有丰富经验的逆向工程师，我认为虽然 LLMs 有用，可以简化工作，但远未达到能独自完成所有工作的程度。上次我尝试这个模型时，它产生的幻觉太多，实际上用处不大。”

对于版权问题，争议较大。有人认为 LLMs 学习了版权材料，应该受到版权限制；而有人则反驳称，不能对 LLMs 进行版权主张，就像不能对通过阅读版权材料学习的人进行主张一样。比如有用户说：“LLM 不是搜索引擎，只是根据所学提供响应，就像人们一样。所以如果人们想对 LLMs 提出版权主张，为什么不对人也这样做？”

在讨论的过程中，大家对于该项目是一项有趣的尝试这一点存在共识，认为它为软件分解领域带来了新的思路和可能性。但对于其实际效果和广泛应用的可行性，存在较大的分歧。

特别有见地的观点是，有人认为将 LLMs 与现有的分解工具结合，可能会是一个更好的发展方向。比如：“一个 LLM 与分解器配合使用，似乎很适合这个目的。” 这一观点为项目的未来发展提供了新的思考方向。