代码大模型 / AI 编程

ARISE: A Repository-level Graph Representation and Toolset for Agentic Program Repair and Fault Localization

ARISE：面向智能体程序修复与故障定位的仓库级图表示及工具集

Shahd Seddik, Fahd Seddik, Amirrezza Esmaeili, Mahdieh Sadatbenis, Fatemeh Fard

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

AI总结 针对现有图智能体缺乏过程内数据流建模的问题，提出多粒度程序图工具集ARISE，支持语句级数据流切片查询，大幅提升智能体故障定位与程序修复性能。

Comments v2: extended analysis, more experiments, additional authors added

ContextSniper: AntTrail's Token-Efficient Code Memory for Repository-Level Program Repair

ContextSniper: AntTrail的令牌高效代码记忆用于仓库级程序修复

Chiwang Luk, Matin Mohammad Najafi, Zhifeng Jia, Wei Yang, Xiuchang Li, Jinwei Zhu, Yang Ren, Lei Chen, Gao Cong

机构 * Huawei（华为） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出ContextSniper，一种令牌高效的代码记忆层，通过精准证据选择、混合检索排序和意图感知上下文门控，在SWE-bench Lite上减少51.5%令牌使用和36.4%成本，修复率仅轻微下降。

SVRepair: Structured Visual Reasoning for Automated Program Repair

SVRepair: 结构化视觉推理用于自动化程序修复

Jincheng Wang, Liwei Luo, Xiaoxuan Tang, Jingxuan Xu, Sheng Zhou, Dajun Chen, Wei Jiang, Yong Li

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang Key Laboratory of Accessible Perception and Intelligent Systems（浙江可感知智能系统重点实验室） 纠错

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

AI总结 SVRepair 通过结构化视觉表示框架，结合多模态信息提升程序修复的准确性与效率。

From Guessing to Seeing: Enhancing LLM-Based Program Repair via Trace-Guided Multi-strategy Debate

通过多智能体辩论引导的运行时执行轨迹指导的自动程序修复

Jiaqing Wu, Tong Wu, Manqing Zhang, Yunwei Dong, Bo Shen

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

AI总结 本文提出TraceRepair框架，利用运行时事实作为共享约束进行补丁验证，通过多智能体协作提高修复效率和泛化能力，实验显示其在修复缺陷和处理新 bug 数据集上表现优异。

Comments 13 pages, 4 figures, 10 tables. Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

PSearch: Search-based Patch Generation in the Era of LLM-based Automated Program Repair

PSearch：基于大语言模型的自动程序修复时代中基于搜索的补丁生成

Haichuan Hu, Ye Shang, Weifeng Sun, Quanjun Zhang

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

AI总结 针对现有基于大语言模型的自动程序修复方法靠试错生成补丁、难以有效评估搜索方向潜力和分配预算的问题，提出Psearch框架，以迭代补丁评估和优化为核心，能集成不同搜索算法，实验证明其有效性。

Comments accepted to ASE 2026

Beyond Accuracy: Behavioral Dynamics of Agentic Multi-Hunk Repair

超越准确率：智能体多块修复的行为动力学

Noor Nashid, Daniel Ding, Keheliya Gallaba, Ahmed E. Hassan, Ali Mesbah

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

AI总结 研究LLM驱动的编码智能体在多块缺陷修复中的行为，通过404个多块bug的1616条修复轨迹分析定位、修复准确率、回归行为及操作动力学，发现修复准确率随bug分散度和复杂度下降，且失败修复消耗更多资源。

BLAgent: Agentic RAG for File-Level Bug Localization

BLAgent: 一种面向文件级Bug定位的代理RAG

Md Afif Al Mamun, Gias Uddin

机构 * University of Calgary（卡尔加里大学） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BLAgent，一种新型代理RAG框架，用于文件级Bug定位，通过结合代码结构感知的仓库编码、双视角查询转换和两阶段代理重排序，提高了Bug定位的准确性和效率。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Astragalus: Automatic Configuration Repair for Production Networks

Astragalus: 为生产网络实现自动配置修复

Zhenrong Gu, Peng Zhang, Xing Feng, Xu Liu

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

AI总结 本文提出Astragalus，一种基于语法的自动配置修复方法，通过多次迭代的『定位-修复-验证』流程，在生产网络中有效修复了多种类型的配置错误。

Comments 13 pages body, 14 pages total

ContraFix: Skill-Enhanced Contrastive Runtime Analysis for Vulnerability Repair

ContraFix：通过差分运行时证据和技能重用进行代理漏洞修复

Simiao Liu, Fang Liu, Peiding Wang, Taichuan Li, Yinghao Zhu, Xiaoli Lian, Li Zhang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 程序修复 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ContraFix框架，通过差分运行时证据和可重用的修复技能，解决大型语言模型代理在自动漏洞修复中的语义误解问题，实现了在SEC-Bench和PatchEval上的高准确率。

Comments Code: https://figshare.com/s/f173c78e44bca88ebaea

A Comprehensive Evaluation of Code Language Models for Security Patch Detection

以代码为中心的漏洞修复提交检测：一个统一的基准和实证研究

Nils Loose, Joseph Bienhüls, Kristoffer Hempel, Felix Mächtle, Thomas Eisenbarth

机构 * University of Lübeck（吕贝克大学） ； University of Lübeck Institute for IT Security（吕贝克大学信息安全部） 纠错

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

AI总结 本文通过统一框架评估了基于代码语言模型的漏洞修复提交检测，发现仅依赖代码变更无法让模型获得可转移的安全相关代码理解，且在去除提交信息后，增加内过程语义上下文也无法使模型关注代码变更，性能受数据分布和时间分割影响显著。

Comments Accepted at ASE26

RePaCA: Leveraging Reasoning Large Language Models for Static Automated Patch Correctness Assessment

RePaCA：利用推理型大语言模型实现静态自动化补丁正确性评估

Marcos Fuster-Pena, David de-Fitero-Dominguez, Antonio Garcia-Cabot, Eva Garcia-Lopez

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

AI总结 RePaCA是利用推理型大语言模型的静态APCA技术，经强化学习微调后在Defects4J测试集上达83.1%准确率，泛化能力优于现有方法，可准确识别过拟合补丁并提升可解释性。

Comments Final published version in the Neurocomputing journal. Volume 701, 7 November 2026, 134583. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2026.134583

Journal ref Neurocomputing (7 November 2026), Volume 701, 134583

kAgent: An execution-guided crash resolution agent for the Linux kernel

kAgent：一种用于Linux内核的执行引导式崩溃修复代理

Alex Mathai, Chenxi Huang, Suwei Ma, Jihwan Kim, Hailie Mitchell, Aleksandr Nogikh, Petros Maniatis, Franjo Ivančić, Junfeng Yang, Baishakhi Ray

机构 * Department of Computer Science, Columbia University（哥伦比亚大学计算机科学系） ； Google Inc.（谷歌公司） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究针对Linux内核崩溃修复难题，以内核开发者修复方式为灵感构建kAgent及支持工具栈，通过检查日志等步骤修复崩溃，消融特性定量分析，评估显示其能有效修复多种崩溃。

Comments Accepted to ICML, 2026; in the Deep Learning for Code Workshop. This paper was previously circulated as "CrashFixer"

Debugging the Debuggers: Failure-Anchored Structured Recovery for Software Engineering Agents

调试调试器：面向软件工程智能体的失败锚定结构化恢复

Chenyu Zhao, Shenglin Zhang, Yihang Lin, Wenwei Gu, Zhimin Chen, Yongqian Sun, Dan Pei, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan, Minghua Ma

机构 * Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 程序修复 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 提出PROBE框架，通过遥测层、诊断层和指导门将运行时证据转化为结构化恢复指导，在代码修复、工作流恢复等场景中诊断准确率65.37%，恢复率21.79%。

BloomAPR: A Bloom's Taxonomy-based Framework for Assessing the Capabilities of LLM-Powered APR Solutions

BloomAPR：基于布鲁姆教育目标分类学的框架，用于评估大语言模型驱动的自动程序修复（APR）方案的能力

Yinghang Ma, Jiho Shin, Leuson Da Silva, Zhen Ming, Jiang, Song Wang, Foutse Khomh, Shin Hwei Tan

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

AI总结 BloomAPR是基于布鲁姆教育目标分类学的动态评估框架，评估了ChatRepair、CigaR等APR方案在不同LLM及布鲁姆分类层级下的漏洞修复能力，发现其存在性能差异并指出基准演进的必要性。

Comments 22 pages, 7 figures, Manuscript submitted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology

PITMuS: A Tool for Automated Bug Dataset Generation via Source-Level Mutant Reconstruction

PITMuS: 通过源级变异体重建实现自动化bug数据集生成工具

Tasfia Tasnim, Soneya Binta Hossain

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

AI总结 本文提出PITMuS工具，通过源级变异体重建生成自动化bug数据集，解决现有工具生成的变异体难以复现和利用的问题，为bug定位和修复技术提供结构化数据支持。

Large Language Models for Fault Localization: An Empirical Study

用于故障定位的大语言模型：一项实证研究

Yingjian Xiao, Weiwei Gong, Jianjun Huang, Rongqun Hu, Hongwei Li, Anquan Jie, Boyang Yang

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

AI总结 本文通过在HumanEval-Java、Defects4J数据集上评估四款LLMs，对比非LLM基线，分析不同提示策略，明确其在语句级故障定位的优缺与实际权衡，为软件工程应用提供实证支持。