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> 项目只训练了x64-linux，安卓属于arm64-android，指令集和平台差异都很大。整个文件不太可行，长度一般超限。常见的做法是把函数切分出来，逐个函数反编译 @albertan017 非常感谢提供的反编译思路，有两个问题想请教下： 1、对于一个可执行程序，是否可以完整的反编译出所有的代码，除了函数外，其它的全局变量定义这类的，是否也能逆向 2、因为有4096的token限制，对于有一些程序，单个函数也是有可能超4096，是否有其它方法可以绕过此限制 期待你的回复，非常感谢！

了解啦，非常感谢 > 1.基于ghidra/ida优化确实有可能反编译出不错的结果，但肯定需要大量人工介入，毕竟llm本身并不具备判断反编译结果对错的能力。llm本质上还是概率模型，看得足够多可能猜出来全局变量甚至宏定义，但需要针对多函数优化训练了。 > > 2.最有效的方法还是增加训练长度。4096的限制并不是硬限制，模型本身支持16k的，推理数据长于4k也可以继续使用。只是训练数据截断成了4k减少计算消耗。

Looking forward to it! Is the C++ support plan still in progress? Is there an expected release date? > Yes, we are working on it. It could take a few...

> We expect to release in around 3 months, we're trying our best on it! Since there isn't a C++ version of Exebench available, we need to compile the projects...