根据ai代码的内容自动从函数人，不再害怕命名的规范的同事
有些人可以把代码写成推理小说
需要一个临时变量时称为temp，需要多个时称为var1、var2。
为了理解这样的代码，必须与上下文相关联，再现各个部分的真正作用。
此过程称为Deobfuscation。
麻烦，真的很麻烦。有没有省事的办法
最近，在“Facebook”中有一个名为DOBF的语言模型。
如下图所示，将不影响执行的变量名、函数名和类名替换为无意义的符号，AI可以推测并尝试恢复。
DOBF模型现在除了Python之外还支持C++和Java。
这个模型被广泛用于恢复那些有意扰乱的代码以保护知识产权。
“遮罩语言模型”用于恢复遮罩文本。
恢复代码有哈工大amp。虽然是在微软开发的CodeBERT和Facebook之前开发的TransCoder，但不像最新的DOBF那样。
DOBF超越的不是模型架构的革新和数据集的改善，而是新的预培训任务的提案。
合理的任务指导AI学习前的掩蔽语言模型，往往会随机选择掩蔽部分，比如括号逗号等，对于AI来说不太难的东西。
在DOBF中，隐藏变量名、函数名、类名，让AI复原，但这个任务难度更大，可以让AI学到更深的规律性。
另外，用同一个符号代替多次出现的同一个名字，可以防止AI发现有可以复制的名字偷工减料。
如上图中的变量V3所示，AI从第三行的定义中了解到这个变量是List型的，看到第五行就会调用pop（0）
不是先入先出吗。AI命名为queue（队列），而不是stack（堆栈）
更厉害的是在这之后，DOBF从代码的内容，判断出该函数生成斐波纳契数列，并进行矢量的点积。
DOBF在体系结构上没有特别设计，但为了公平比较，我们在CodeBERT、TransCoder的相同层数下训练了两个模型。
成功的关键在于适当的培训任务。
如果确定此方法有效，则可以提取此培训任务并将其称为DOBF任务，用于其他语言模型的培训。
例如，在TransCoder模型上，将DOBF作为预培训任务，并在CodeXGLUE基准测试期间的下游任务中进行微调。
结果，在发现代码副本、编写汇总代码和搜索自然语言代码段这三个任务中，使用DOBF或MLM+DOBF预培训会产生更好的结果。
Facebook在下一步中，您可以以DOBF为指导，为自然语言设计更好的预先培训目标。
不仅仅是代码上的事情，人类在使代码混乱上也会想尽一切办法。
希望有一天，连国际C语言混乱代码大赛的异常代码都能读懂AI。
Github地址为https：//Github。com/Facebook用于research/codegen程序主机/docs dobf。md
论文地址：https：//arxiv.org/abs/2102.07492
国际C语言混乱代码大赛http：//www.ioccc.org/
-完成-
量子比特QbitAI头线协议
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