专题：论文笔记LLM4SELLM4Code
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介绍 (1) 发表 2024-04 目前仍是预印本 (2) 背景 现有的很多基于 LLM 的 APR 方法针对的是 single-line 或者代 hunk-level 的程序修复，但它们通常依靠语句级别的故障定位技术。然而，人们普遍认为，...
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介绍 (1) 发表 2024-04 ICSE'24 (2) 挑战 输入长度的限制：现有方法基本都是基于 Transformer 结构，不可避免的限制了输入代码的长度，然后现实世界中的 buggy 代码往往会超过其 t...
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介绍 (1) 发表 2023-09 ASE'23 (2) 背景 基于模版的 APR 采用了由人类专家手工制作的维修模式将错误代码片段转变为正确代码片段，被认为是最先进的，大量研究专门用于模版提取方案。然而以前的工作显...
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介绍 (1) 发表 2023-10 FSE'23 (2) 背景 代码库的其他地方通常可以找到修复补丁，这一假设已经得到证实。同时现有 APR 方法的性能通常收到固定的模型参数的限制 (3) 贡献 我们提出了一种用于...
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介绍 (1) 发表 2025-02 ICSE'25 (2) 挑战 当前方法的推理目标与 LLM 的训练目标没有对齐。现有 LLM-based 方法通常采用 MLM 的方式预测修复代码（然而尽管模型参数被增大百倍但修复...
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介绍 (1) 发表 2024-07 ISSTA'24 (2) 背景 对于某些较为复杂的 bug，需要强大的代码理解和推理能力才能解决 方法 (1) 收集阶段 prompt 准备：角色描述+任务描述&...
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介绍 (1) 发表：ICSE'24 (2) 背景 APR 任务的这些模型的当前评估仅关注错误所在的单个功能或文件的有限上下文，从而忽略了存储库级上下文中的有价值信息。现有的数据集要么不是在存储库中构建的，例如 Qui...
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介绍 (1) 发表：ICLR'24 (2) 背景 现有 benchmarks 已经饱和，无法捕获最先进的语言模型和无法做到的前沿，需要具有挑战性的新 benchmark 来更准确的反映语言模型的现实应用 工作 (1)...
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介绍 (1) 发表：ISSTA'24 (2) 背景 软件工程涉及程序改进的过程，特别是软件维护（例如，程序错误修复）和软件演变（例如，功能添加） 自动化程序维修任务对实现自动软件工程愿景的重要性。鉴于自动化程序维修的...
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介绍 (1) 发表：Arxiv 06.12 (2) 挑战 主要探讨了基于 LLM 的 APR 的两个主要类别：代理和程序。尽管这两个范式都表现出希望，但它们依然表现出两个重要的局限性： 忽视历史修复经验：现有方法都忽略了从同一存储库中先前解...
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介绍 (1) 发表：NIPS'24 (2) 背景 考虑直接与 Linux 终端直接互动的 Agent 的简单设置，我们发现 LM Agent 很难在这种环境下可靠地采取行动。例如，它无法提供简单的命令来编辑一个小文件...
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介绍 (1) 发表：FSE'25 (2) 挑战 现有工作都在探索基于 Agent 的方式来解决软件问题，但人与当前 LLM 能力之间的差异会导致基于 Agent 的方法的以下局限性： 复杂的工具使用设计：当前基于...
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介绍 (1) 发表：EMNLP'25 (2) 背景 高级 LLM 的正确翻译率较低，导致不同类型的执行错误。本文认为此问题的根本原因是 LLM 的预训练任务和代码翻译任务要求之间的差异。与自然语言不通，编程语言具有其...
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介绍 (1) 发表：BuildingTrust'25 (2) 背景 尽管对多智能体 LLM 系统（MAS）的热情越来越多，但与单机准则框架相比，它们在流行的基准测试中的性能往往仍然很少。这一差距强调了系统地分析阻碍...
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介绍 (1) 发表：ICSE'25 (2) 背景 之前的研究表明，与传统的代码摘要模型相比，LLM 生成的摘要在表达方式上与参考摘要有很大不同，并且倾向于描述更多的细节。因此，传统的评估方法是否适合评估 LLM 生成...