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本文提出了一种使用大型语言模型的频率感知持续学习框架，用于智能合约漏洞检测，通过FA-LoRA和APPM等高效方法解决适应、遗忘和整合挑战。
ArcBounty 是一个开源市场，AI 智能体可以自主接取付费任务、完成任务并通过智能合约获得报酬，整个过程无需人工干预，链上信誉即为智能体提供担保。
本文提出了一种神经符号框架，利用组合范畴语法将LLM输出提升为类型化组合推导，从而实现结构检查和早期幻觉检测。
像Mythos这样的AI驱动安全工具正在使智能合约审计更便宜、更快速，可能改变行业安全尽职调查的标准。虽然AI可以快速发现编码缺陷，但专家指出它无法取代人类判断，也无法防止社会工程和运营失误造成的损失。
本文介绍了SCOPE-FL，一种分层联邦学习框架，使用Top Trading Cycle算法来确保客户端选择中的抗策略性和帕累托最优性，通过Shapley值近似进行奖励分配，并基于区块链执行。
本文识别出一种新型攻击，称为 Ghost Fills，出现在 Polymarket 的混合链下/链上架构中。攻击者利用撮合与结算之间的时间差回滚订单，从而获取超过 149 万美元的非法利润，并使 178 亿美元资产面临风险。
AI代理现在可以解读智能合约中的模糊条款，使微交易的争议解决成为可能，并将智能合约扩展到僵化的if/then逻辑之外。
Vitalik Buterin 认为，AI 可以使形式化验证更加实用，帮助生成规范和证明以确保软件行为正确，从而可能改变以太坊之外的关键软件开发。
OpenAI 和 Paradigm 推出了 EVMbench，这是一个用于评估 AI 代理在检测、修复和利用智能合约漏洞方面能力的基准测试，涵盖来自 40 次审计的 117 个精选漏洞。该基准测试显示 GPT-5.3-Codex 在利用任务上达到了 71% 的成功率，显著优于 GPT-5 的 33.3%，而检测和修复任务仍然更具挑战性。
Acton 是一个基于 Rust 的综合 CLI 工具包，涵盖 TON 智能合约开发的完整生命周期，包括构建、测试和部署。