代码大模型 / AI 编程

EXPEREPAIR: Dual-Memory Enhanced LLM-based Repository-Level Program Repair

EXPEREPAIR: 基于双记忆增强的LLM级仓库级程序修复

Fangwen Mu, Junjie Wang, Lin Shi, Song Wang, Shoubin Li, Qing Wang

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

AI总结 ExpeRepair通过双记忆系统提升LLM在仓库级程序修复中的表现，通过动态提示生成和历史修复经验复用，实现更高效的修复性能。

Comments Accepted by FSE 2026

HEJ-Robust: A Robustness Benchmark for LLM-Based Automated Program Repair

HEJ-Robust：基于LLM的自动程序修复的鲁棒性基准

Fazle Rabbi, Jinqiu Yang

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

AI总结 本文提出HEJ-Robust基准，通过八种语义保持的代码转换生成1450个实例，评估五种微调LLM，在多种转换下模型性能下降超50%，揭示当前LLM修复模型缺乏对细微语法变化的鲁棒性。

AgenticSZZ: Temporal Knowledge Graph-Guided Agentic Bug-Inducing Commit Identification

AgenticSZZ: 基于时间知识图谱的代理式Bug引发提交识别

Yu Shi, Hao Li, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

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

AI总结 本文提出AgenticSZZ，利用时间知识图谱改进Bug引发提交识别，通过构建包含时间与结构关系的知识图谱，并结合LLM代理进行图搜索，提升识别精度与效果。

Comments Add RQ3 with open-source LLMs evaluation, such as DeepSeek-V4-Pro