代码大模型 / AI 编程

PAFT: Preservation Aware Fine-Tuning for Minimal-Edit Program Repair

PAFT：面向最小编辑程序修复的保留意识微调

Boyang Yang, Zijian Cai, Shunfu Jin, Haoye Tian

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 PAFT通过保留意识微调方法，在Defects4J和HumanEval-Java上将pass@1提升65.6%，同时降低平均编辑距离32.6%，实现更小、更局部化的合理补丁。

ComPass: Contrastive Learning for Automated Patch Correctness Assessment in Program Repair

ComPass：基于对比学习的程序修复中自动补丁正确性评估

Quanjun Zhang, Ye Shang, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 ComPass利用对比学习和数据增强解决程序修复中补丁过拟合问题，通过代码转换规则生成语义保持的代码片段，提升补丁正确性评估的准确性。

Comments 31 pages, 3 figures

DebugHarness: Emulating Human Dynamic Debugging for Autonomous Program Repair

DebugHarness: 模拟人类动态调试以实现自主程序修复

Maolin Sun, Yibiao Yang, Xuanlin Liu, Yuming Zhou, Baowen Xu

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 DebugHarness通过模拟人类动态调试过程，利用LLM实现复杂漏洞的自动修复，其动态调试方法在SEC-bench数据集上实现了90%的修复率，比现有方法提升30%以上。

Comments 15 pages, 6 figures

On the Effectiveness of Code Representation in Deep Learning-Based Automated Patch Correctness Assessment

深度学习基于自动补丁正确性评估中的代码表示效果研究

Quanjun Zhang, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Ye Shang, Tao Zheng, Zhenyu Chen, Yun Yang, Liang Xiao

专题命中 程序修复 ：program repair(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究了不同代码表示在预测补丁正确性中的性能，发现基于图的表示在多个基准上表现最佳，同时整合序列表示可提升性能。

Beyond Crash-to-Patch: Patch Evolution for Linux Kernel Repair

超越崩溃到补丁：Linux内核修复的补丁演变

Luyao Bai, Kenan Alghythee, Hang Zhang, Xiaoguang Wang

专题命中 程序修复 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究Linux内核修复的补丁演变过程，提出PatchAdvisor框架，通过整合检索与诊断顾问，提升修复质量与审查一致性。