Zellic获得了DARPA颁发的100万美元，用于开发一种自动化漏洞研究系统（AVRS），该系统利用大型语言模型（LLM）创建能够自主发现和修复安全漏洞的AI系统。文章概述了AVRS的设计原则，包括自主性、准确性、可扩展性和可扩展性，并探讨了如何通过合理的任务优先级策略和LMM的结合来模拟人类研究者的工作过程。
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