Buchumschlag

Benchmarking Zero-Shot Reasoning Approaches for Error Detection in Solidity Smart Contracts

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sardenberg, Eduardo, Busson, Antonio José Grandson, Moraes, Daniel de Sousa, Duarte, Julio Cesar, Colcher, Sérgio
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Clustering-Based Method for Automatic Educational Video Recommendation Using Deep Face-Features of Lecturers
von: Mendes, Paulo R. C., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Zero-Shot Vulnerability Detection in Low-Resource Smart Contracts Through Solidity-Only Training
von: Hu, Minghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning with LLMs for Zero-Shot Vulnerability Detection
von: Zibaeirad, Arastoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Using Zero-shot Prompting in the Automatic Creation and Expansion of Topic Taxonomies for Tagging Retail Banking Transactions
von: Moraes, Daniel de S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Video Quality Enhancement Using Deep Learning-Based Prediction Models for Quantized DCT Coefficients in MPEG I-frames
von: Busson, Antonio J G, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Stance Reasoner: Zero-Shot Stance Detection on Social Media with Explicit Reasoning
von: Taranukhin, Maksym, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating System 1 vs. 2 Reasoning Approaches for Zero-Shot Time Series Forecasting: A Benchmark and Insights
von: Liu, Haoxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Shot Visual Reasoning by Vision-Language Models: Benchmarking and Analysis
von: Nagar, Aishik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SCDBench: A Benchmark for LLM-Based Smart Contract Decompilers
von: Qin, Kaihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Understanding Financial Reasoning in AI: A Multimodal Benchmark and Error Learning Approach
von: Deng, Shuangyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SmartLLMSentry: A Comprehensive LLM Based Smart Contract Vulnerability Detection Framework
von: Zaazaa, Oualid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SCALM: Detecting Bad Practices in Smart Contracts Through LLMs
von: Li, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging Solidity Evolution Gaps: An LLM-Enhanced Approach for Smart Contract Compilation Error Resolution
von: Ye, Likai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Automated Smart Contract Generation: Evaluation, Benchmarking, and Retrieval-Augmented Repair
von: Chen, Zaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark
von: Guo, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Logical foundations of Smart Contracts
von: Kalala, Kalonji
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking Foundation Models for Zero-Shot Biometric Tasks
von: Sony, Redwan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Shot Robustification of Zero-Shot Models
von: Adila, Dyah, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Securing Smart Contract Languages with a Unified Agentic Framework for Vulnerability Repair in Solidity and Move
von: Karanjai, Rabimba, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLMs are not Zero-Shot Reasoners for Biomedical Information Extraction
von: Nagar, Aishik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GRATR: Zero-Shot Evidence Graph Retrieval-Augmented Trustworthiness Reasoning
von: Zhu, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowdit: Agentic Smart Contract Vulnerability Detection with Auditing Knowledge Summarization
von: Kong, Ziqiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking Open-Source Large Language Models for Persian in Zero-Shot and Few-Shot Learning
von: Cherakhloo, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Smart-LLaMA-DPO: Reinforced Large Language Model for Explainable Smart Contract Vulnerability Detection
von: Yu, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RAPGen: An Approach for Fixing Code Inefficiencies in Zero-Shot
von: Garg, Spandan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Navigating Data Scarcity using Foundation Models: A Benchmark of Few-Shot and Zero-Shot Learning Approaches in Medical Imaging
von: Woerner, Stefano, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accessible Smart Contracts Verification: Synthesizing Formal Models with Tamed LLMs
von: Corazza, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Impact of Prompts on Zero-Shot Detection of AI-Generated Text
von: Taguchi, Kaito, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SmartLLM: Smart Contract Auditing using Custom Generative AI
von: Kevin, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Vulnerability Injection in Solidity Smart Contracts: A Mutation-Based Approach for Benchmark Development
von: Iuliano, Gerardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Stereotypes Leading LLMs' Zero-Shot Stance Detection ?
von: Dubreuil, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Shot Reasoning: Personalized Content Generation Without the Cold Start Problem
von: Hafnar, Davor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrieval Augmented Generation Integrated Large Language Models in Smart Contract Vulnerability Detection
von: Yu, Jeffy
Veröffentlicht: (2024)

GPTScan: Detecting Logic Vulnerabilities in Smart Contracts by Combining GPT with Program Analysis
von: Sun, Yuqiang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Zero-Shot to Zero-Lies: Detecting Bengali Deepfake Audio through Transfer Learning
von: Samu, Most. Sharmin Sultana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPATIOROUTE: Dynamic Prompt Routing for Zero-Shot Spatial Reasoning
von: Chunhachatrachai, Pawat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Diverge to Induce Prompting: Multi-Rationale Induction for Zero-Shot Reasoning
von: Chen, Po-Chun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AI Agent Smart Contract Exploit Generation
von: Gervais, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SmartEval: A Benchmark for Evaluating LLM-Generated Smart Contracts from Natural Language Specifications
von: Goel, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning-Oriented and Analogy-Based Methods for Locating and Editing in Zero-Shot Event-Relational Reasoning
von: Tang, Jingyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)