Knowledge-Guided Synthetic Bug Feedback for LLM-Based Unit Test Generation
基于知识的合成错误反馈用于基于大语言模型的单元测试生成
专题命中 测试生成 ：unit test generation(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究如何将历史真实错误机制转化为可执行反馈目标用于基于大语言模型的单元测试生成，提出相应框架，在Defects4J任务上评估，结果显示该机制引导的合成错误反馈能提高真实错误检测率，是引导测试的有效方式。
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