摘要
本发明提供了一种基于大模型技术的代码评估与修复方法，旨在提升复杂结构代码的识别与修复能力；该方法包括：构建融合抽象语法结构、控制流与数据流的统一代码属性图，实现结构上下文建模；引入Mixture‑of‑Rank子空间映射函数与自激活响应机制，实现多秩潜在空间的动态建模；利用证据下界损失函数联合优化结构重构误差、KL正则项与低秩稀疏项，提升模型收敛与泛化能力，实现对漏洞类型、成因与影响范围的精准评估，并生成修复建议；本发明适用于多语言、多版本代码环境下的漏洞检测与智能修复，在实际工程环境中部署提供了稳定、精准且高质量的漏洞识别与修复建议支持。
