代码大模型 / AI 编程

On the Role of Fault Localization Context for LLM-Based Program Repair

关于基于LLM的程序修复中故障定位上下文的作用

Melika Sepidband, Hung Viet Pham, Hadi Hemmati

机构 * York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了LLM基于程序修复中故障定位上下文的影响，发现文件级上下文对修复性能提升显著，而元素级和行级上下文效果不一，LLM检索优于传统方法。

Comments 30 pages, 8 figures

QiMeng-PRepair: Precise Code Repair via Edit-Aware Reward Optimization

QiMeng-PRepair: 通过编辑感知奖励优化实现精确代码修复

Changxin Ke, Rui Zhang, Jiaming Guo, Yuanbo Wen, Li Ding, Shuo Wang, Xuyuan Zhu, Xiong Peng, Di Huang, Zidong Du, Xing Hu, Qi Guo, Yunji Chen

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器芯片国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Microelectronics, CAS（中国科学院微电子研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出PRepair框架，通过Self-Breaking和Self-Repairing组件减少过度编辑，提升代码修复精度，实验显示在fix_1@1指标下精度提升31.4%。

Comments Accepted to ACL 2026 main conference

An End-to-End Approach for Fixing Concurrency Bugs via SHB-Based Context Extractor

一种基于SHB上下文提取器的端到端并发bug修复方法

Zhuang Li, Qiuping Yi, Keyang Xiao, Zongcheng Ji, Hongliang Liang

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

AI总结 本文提出ConFixAgent，一种基于LLM的端到端并发bug修复工具，通过静态发生前图识别相关代码段，提升修复准确性。