AI 大模型

代码大模型 / AI 编程

代码生成、软件工程智能体、程序修复、测试生成和开发者工具。

2026-08-18 至 2026-08-18 共收录 2 篇信号源：cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 程序修复 2 篇

2608.14065 2026-08-18 cs.SE cs.AI 版本更新 81%

Rethinking Automated Program Repair: The Impact of Bug Complexity, Fault Localization, and LLM Cost-efficiency

重新思考自动程序修复：缺陷复杂度、缺陷定位与大语言模型成本效率的影响

Junchi Liu, Ali Bigdeli, Roya Daneshi, Atu Ambala, Sudipto Ghosh, Fabio Santos

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

AI总结本研究通过实证分析，发现中等复杂度缺陷可超50%由低成本LLM修复，不精确缺陷定位会扩大APR技术差距，高成本LLM与强推理设置并非总能提升成本效率，DeepSeek-V3.2成本效率最优。

Comments 20 pages, 6 figures, 10 tables. Accepted at ESEM 2026

2505.07372 2026-08-18 cs.SE cs.AI 版本更新 81%

Self-Bootstrapping Automated Program Repair: Using LLMs to Generate and Evaluate Synthetic Training Data for Bug Repair

自bootstrap自动程序修复：利用LLMs生成和评估合成训练数据以修复bug

David de-Fitero-Dominguez, Antonio Garcia-Cabot, Eva Garcia-Lopez

机构 * Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Alcalá（阿尔卡拉大学计算机科学系）

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

AI总结本文提出一种利用LLMs生成合成数据提升自动程序修复的方法，通过生成和评估代码bug与修复代码的配对示例，提升修复准确率，实验显示在VulRepair数据集上Top@1和Top@5表现显著提升。

Comments Final published version in the Expert Systems with Applications journal. Volume 319, 5 July 2026, 132154. DOI: this https URL (https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.132154)