CodeTriage提出按预测修复步数排序编辑
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CodeTriage提出按预测修复步数排序编辑
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AI 综述
Elad Sharony 等作者发布论文，提出代码修复搜索策略 CodeTriage：在生成并测试修订后的程序之前，先对候补编辑排序。该策略用一个 0.6B 参数模型读取测试输出、失败诊断和候选编辑，预测通过该编辑完成修复所需的步数。 作者同时发布了包含 1200 万程序版本的数据集。上述排序效果与数据集规模均出自论文自述。
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最新进展10月15日 12:00
CodeTriage：用 0.6B 模型预测修复步数，让 LLM 代码修复搜索更高效报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AICodeTriage：用 0.6B 模型预测修复步数，让 LLM 代码修复搜索更高效
LLM 代码修复搜索策略 CodeTriage 在生成和测试修订代码之前就对候补编辑排序，其 0.6B 参数模型读取测试输出、失败诊断和候选编辑，预测通过该编辑完成修复所需的步数。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。