论文标题

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【建议：

1. 大模型在代码智能的任务上发挥了非常大的作用】

核心问题

1. 是否图结构对大语言模型解决代码智能任务更有效

   1. 实验部分：
      1. 任务：缺陷检测、类型推断
      2. 模型：qwen、CodeLlama、deepseek
      3. 方法：【code、各种图+code】+LLM

2. 如何把代码图结构给大语言模型效果更好

   1. 实验部分：
      1. 代码图结构：dot、graphml
      2. prompt：COT、few-shot、general-info、expertise、self-heuristic

3. 喂的方式：

   1. [1] → [2] → [3]（dot）
   2. 先列出所有节点，再列出关系1→2, 2→3（dot）
   3. （纯dot）
   4. （纯graphml）

论文结构

1. Introduction

• LLM for code， succuessful，LLM/LLM-instruct兴起，优点解决了graph-based model一些问题（泛化、通用性），缺点（没用到graph)。
• despite success, ignore structure code graph both text and graph
• 现有graph喂给LLM, lack emirical study on
• our study, conduct conprehensive empirical study, vul detect task RQ, setup questions
• our findings
  1. ..
  2. ..