引用
修復シナリオ
セマンティックバグ
セキュリティの脆弱性
構文エラー
プログラミングの問題
静電気警告
セルフデバッグ
タイプエラー
Web UIテスト
スマートコントラクト
ハードウェアのバグ
パフォーマンスのバグ
APIの誤用
クラッシュバグ
テストケース
正式な証明
翻訳のバグ
GitHubの問題
コードレビュー
モーションプランナー
?人間の研究
?パッチの正確性評価
ベンチマーク
?関連する APR 調査
@article{zhang2024survey, title={自動プログラム修復のための大規模言語モデルに関する系統的文献レビュー}、author={Zhang、Quanjun と Fang、Chunrong と Xie、Yang と Ma、Yuxiang と Sun、Weisong と Yang、Yun と Chen 、ジェンユー}、ジャーナル={arXiv プレプリント arXiv:2405.01466}
年={2024}}GitHub の問題に対する SE エージェントベースの調査を追加
ISSTA 2024 論文を追加
この論文の新しいバージョンを arXiv でリリースする
CORE: LLM を使用したコード品質の問題の解決 [2024-FSE]
迅速な修正: 迅速なエンジニアリングに基づく脆弱性自動修復技術 [2024-ICNC]
C/C++ コードにおける現実世界の脆弱性修復のための大規模言語モデルの評価[2024-IWSPA]
Python での自動コード修復のための大規模言語モデル機能の調査[2024-クラスター コンピューティング]
LPR: 大規模言語モデル支援プログラム削減[2024-ISSTA]
自動脆弱性修復のための LLM のケーススタディ: 推論とパッチ検証フィードバックの影響の評価 (2024年7月) AIware 2024
大規模な言語モデルがリポジトリ レベルの自動プログラム修復に直面するとき: どれくらいうまくできたでしょうか? [2024-ICSE]
自動プログラム修復における大規模言語モデルのパラメータ効率の高い微調整の探求[2024-ASE]
SWE ベンチでの会話型テスト スイート ベースのプログラム修復の可能性を探る [2024-arXiv]
メタモーフィック テストによる LLM を利用した自動プログラム修復の堅牢性の探索と強化[2024-arXiv] [論文]
分割統治: ローカリゼーションと改訂によるコード改訂の自動化 [2024-TOSEM]
コードから正確さまで: 階層デバッグでコード生成のラスト マイルを閉じる [2024-arXiv] [論文] [リポジトリ]
入門プログラミング課題のための自動プログラム修復 [2024-TLT] [論文]
大規模言語モデルと形式検証による AI コードの自動修復 [2024-arXiv] [論文]
CraftRTL: Correct-by-Construction 非テキスト表現とターゲットを絞ったコード修復による Verilog コード モデルの高品質合成データ生成 [2024-arXiv-NVIDIA] [論文]
自動プログラム修復のベンチマーク: 現実世界と人工バグの両方に関する広範な研究 [2024-ISSTA] [論文]
会話による自動プログラム修復: chatgpt[2024-ISSTA] を使用して 337 個のバグのうち 162 個を 1 個あたり 0.42 ドルで修正 [論文]
大規模言語モデルを活用した自動パッチ正確性評価[2024-TSE] [論文]
ソフトウェア製品ライン システムの変動性バグに対する自動プログラム修復[2024-JSS] [論文]
PyBugHive: 手動で検証され、再現可能な Python バグの包括的なデータベース [2024-IEEE Access] [論文]
ソフトウェア リポジトリ全体を理解するにはどうすればよいですか? [2024-arXiv] [論文]
ソフトウェア製品ライン システムの変動性バグに対する自動プログラム修復[2024-JSS] [論文]
LLM ベースのマルチエージェント シナジーによる統合デバッグ アプローチ [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
実用的な機能レベルのプログラム修復でどこまでできるでしょうか? [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
会話による自動プログラム修復: chatgpt[2024-ISSTA] を使用して 337 個のバグのうち 162 個を 1 個あたり 0.42 ドルで修正 [論文]
旧バージョン: 会話を継続: ChatGPT を使用して 337 件のバグのうち 162 件を 1 件あたり 0.42 ドルで修正 [2023-arxiv] [論文]
大規模な言語モデルを使用した往復翻訳を使用した自動プログラム修復のための新しいアプローチ [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
アウト オブ コンテキスト: ニューラル プログラムの修復においてローカル コンテキストはどのくらい重要ですか? [2024-ICSE] [論文] [リポジトリ]
LLM を使用した拡張プログラム修復のための多目的微調整 [2024-arxiv] [論文]
FL フリー プログラム修復のための LLM の調整 [2024-arxiv] [論文]
ContrastRepair: 対比テスト ケース ペアによる会話ベースの自動プログラム修復の強化 [2024-arxiv] [論文]
自動プログラム修復のためのコードの事前トレーニング済み言語モデルの可能性を探る [2024-エレクトロニクス] [論文]
CigaR: LLM を使用したコスト効率の高いプログラム修復 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
LLM ベースのプログラム修復におけるファクト選択問題 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
大規模な言語モデルを使用した往復翻訳を使用した自動プログラム修復のための新しいアプローチ [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
RepairAgent: プログラム修復のための自律的な LLM ベースのエージェント [2024-arxiv] [論文]
自動化されたバグのローカリゼーションと修復のための大規模言語モデルの詳細 [2024-FSE/ESEC] [論文]
大規模な事前トレーニング済み言語モデル時代の自動プログラム修復 [2023-ICSE] [論文] [リポジトリ]
修復は間もなく生成されます: LLM を使用した多言語プログラムの修復 [2023-AAAI] [論文]
コード関連の少数ショット学習のための検索ベースのプロンプト選択 [2023-ICSE] [論文] [リポジトリ]
llms を使用したコード インテリジェンス タスクのコンテキスト内デモンストレーションを適切に行うにはどうすればよいでしょうか? [2023-ASE] [論文] [リポジトリ]
大規模言語モデルを使用した完全自律型プログラミング [2023-GECCO] [論文] [リポジトリ]
コード埋め込みのための生成モデルを使用した自動プログラム修復 [2023-AIED] [論文] [リポジトリ]
STEAM: 自動バグ修正のためのプログラマの対話型動作のシミュレーション [2023-arxiv] [論文]
会話型自動プログラム修復 [2023-arxiv] [論文]
ChatGPT は究極のプログラミング アシスタントですか -- それはどこまでですか? [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
バグのローカリゼーションと修正のための大規模言語モデルの使用 [2023-iCAST] [論文]
自動プログラム修復のためのコードの大規模言語モデルの微調整に関する実証的研究 [2023-ASE] [論文] [リポジトリ]
QuixBugs を使用した自動化された Python プログラムのバグ修正に対する OpenAI の ChatGPT の有効性の評価 [2023-iSEMANTIC] [論文]
大規模言語モデル駆動の科学的デバッグによる説明可能な自動デバッグ [2023-arxiv] [論文]
ジョブに対する適切なプロンプト: 大規模言語モデルによるコードレビューの欠陥の修復 [2023-arxiv] [論文]
自動プログラム修復に対するコード言語モデルの影響 [2023-ICSE] [論文] [リポジトリ]
自然言語の問題記述から機能的に正しいコード編集を生成するために [2023-arxiv] [論文]
大規模言語モデル時代の整形外科仮説 [2023-ASE] [論文] [リポジトリ]
ソフトウェア セキュリティ アプリケーションにおける ChatGPT の限界を探る [2023-arxiv] [論文]
CodeScope: コードの理解と生成に関する LLM を評価するための実行ベースの多言語マルチタスク多次元ベンチマーク [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
微調整と迅速なエンジニアリングによる自動プログラム修復の強化 [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
自動修復ツールを使用したプログラミング フィードバックのための言語モデルのトレーニング [2023-AIED] [論文] [リポジトリ]
RepairLLaMA: プログラム修復のための効率的な表現と微調整されたアダプター [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
Search-Generate-Modify による自動コード編集 [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
RAP-Gen: 自動プログラム修復のための CodeT5 を使用した検索拡張パッチ生成 [2023-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
プログラム依存性分析と効果的なフィルター機構を使用したニューラル プログラム修復 [2023-arxiv] [論文]
Coffee: フィードバックによるバグ修正によるコード LLM の強化 [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
深層学習プログラム修復のための ChatGPT の即時設計、利点と制限に関する研究 [2023-arxiv] [論文]
コパイロットのコパイロット: 自動プログラム修復のための大規模言語モデルと完了エンジンの融合 [2023-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
Gamma: マスク予測によるテンプレートベースの自動プログラム修復の再検討 [2023-ASE] [論文] [リポジトリ]
学習ベースの自動プログラム修復の領域におけるモデル アーキテクチャとプログラム表現に関する広範な研究 [2023-APR] [論文] [リポジトリ]
ドメイン適応による自動プログラム修復の改善 [2023-TOSEM] [論文] [リポジトリ]
カリキュラム微調整フレームワークによるプログラム修復のためのコード言語モデルの強化 [2023-ICSME] [論文]
デバッグとバグ修正のための ChatGPT の使用の可能性 [2023-] [論文]
CIRCLE: プログラミング言語間の継続的修復 [2022-ISSTA] [論文] [リポジトリ]
Generative Pre-trained Transformer (GPT-2) による JavaScript プログラム修復に向けて [2022-APR] [論文] [リポジトリ]
ニューラルシンボリック編集文法による Transformer のバグ修正 [2022-ICLR] [論文]
言語モデルを使用したパッチ生成: 実現可能性とスケーリング動作 [2022-ICLR] [論文]
OpenAI のコーデックスはバグを修正できますか?: QuixBugs に関する評価 [2022-APR] [論文]
ChatGPT の自動バグ修正パフォーマンスの分析 [2022-APR] [論文] [リポジトリ]
トレーニングを減らして修復を増やしてください: ゼロショット学習による自動プログラム修復の再検討 [2022-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
コード補完としてのフレーミング プログラムの修復 [2022-APR] [論文] [リポジトリ]
自動プログラム修復のための新しい深層学習ベースのアプローチ [2022-ICSE] [論文] [リポジトリ]
事前トレーニング済みトランスフォーマーを使用したバグ修正の生成 [2021-PLDI] [論文]
Java の単純なバグの自動プログラム修復に CodeBERT を適用する [2021-MSR] [論文] [リポジトリ]
自動プログラム修復のための CURE コード認識ニューラル機械翻訳 [2021-ICSE] [論文] [リポジトリ]
ソフトウェア リポジトリ全体を理解するにはどうすればよいですか? [2024-arXiv] [論文]
大規模言語モデルと形式検証による AI コードの自動修復 [2024-arXiv] [論文]
NAVRepair: ノードタイプを認識した C/C++ コードの脆弱性修復 [2024-arxiv] [論文]
大規模言語モデルを使用した強化された自動コード脆弱性修復 [2024-arxiv] [論文]
視界の外、心の外: 入力範囲とソースの拡大による自動脆弱性修復の向上 [2024-ICSE] [論文] [リポジトリ]
大規模言語モデルを使用した JavaScript プログラムの脆弱性修復に関する研究 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
ソフトウェアの脆弱性を発見して修正するための大規模言語モデルの思考連鎖プロンプト [2024-arxiv] [論文]
事前トレーニングされたモデルベースの自動ソフトウェア脆弱性修復: どこまで進んでいるのか? [2023-TDSC] [論文] [リポジトリ]
大規模な言語モデルを使用したゼロショット脆弱性修復の検討 [2023-S&P] [論文] [リポジトリ]
自動プログラム修復のためのコードの大規模言語モデルの微調整に関する実証的研究 [2023-ASE] [論文] [リポジトリ]
ソフトウェア セキュリティの新時代: 大規模言語モデルと形式的検証による自己修復ソフトウェアに向けて [2023-arxiv] [論文]
ソフトウェア セキュリティ アプリケーションにおける ChatGPT の限界を探る [2023-arxiv] [論文]
ZeroLeak: スケーラブルでコスト効率の高いサイドチャネル パッチ適用のための LLM の使用 [2023-arxiv] [論文]
ChatGPT が脆弱性管理問題をどのように解決しているか [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
ニューラル ネットワークはセキュリティの脆弱性を修正するのにどの程度効果的ですか [2023-ISSTA] [論文] [リポジトリ]
Vision Transformer にインスピレーションを得た自動脆弱性修復 [2023-TOSEM] [論文] [リポジトリ]
大規模な言語モデルは脆弱なソフトウェアを見つけて修正できるでしょうか? [2023-arxiv] [論文]
VulRepair: T5 ベースの自動ソフトウェア脆弱性修復 [2022-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
大規模な言語モデルを使用した往復翻訳を使用した自動プログラム修復のための新しいアプローチ [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
修復は間もなく生成されます: LLM を使用した多言語プログラムの修復 [2023-AAAI] [論文]
LLM を使用した Rust コンパイル エラーの修正 [2023-arxiv] [論文]
自動プログラム修復のためのコードの大規模言語モデルの微調整に関する実証的研究 [2023-ASE] [論文] [リポジトリ]
FQN を解決し、部分コードの構文エラーを修正するための AI ベースのソリューションのチェーン [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
ジョブに対する適切なプロンプト: 大規模言語モデルによるコードレビューの欠陥の修復 [2023-arxiv] [論文]
SYNSHINE: 構文エラーの修正を改善 [2022-TSE] [論文] [リポジトリ]
CraftRTL: Correct-by-Construction 非テキスト表現とターゲットを絞ったコード修復による Verilog コード モデルの高品質合成データ生成 [2024-arXiv-NVIDIA] [論文]
LLM ベースのマルチエージェント シナジーによる統合デバッグ アプローチ [2024-arXiv] [論文] [リポジトリ]
PyDex: LLM を使用した入門 Python 割り当てのバグの修復 [2024-OOPSLA] [論文] [リポジトリ]
DebugBench: 大規模言語モデルのデバッグ機能の評価 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
ContrastRepair: 対比テスト ケース ペアによる会話ベースの自動プログラム修復の強化 [2024-arxiv] [論文]
欠陥: LLM ベースの障害位置特定とプログラム修復のためのデータ漏洩の懸念に対処する新しいデータセット [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
ピア支援修復者: 大規模な言語モデルを強化して高度な学生の課題を修復できるようにする [2024-arxiv] [論文]
GPT モデルによるリファクタリングを使用したプログラム修復方法の改善 [2024-SIGCSE TS] [論文] [リポジトリ]
ソフトウェアエンジニアリングに関する大規模言語モデルの批判的レビュー: chatgpt と自動プログラム修復の例 [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
大規模言語モデルからのプログラムの自動修復 [2023-ICSE] [論文] [リポジトリ]
FixEval: プログラミングの問題に対するプログラム修正の実行ベースの評価 [2023-APR] [論文] [リポジトリ]
ChatGPT で生成されたコードの洗練: コード品質の問題の特徴付けと軽減 [2023-TOSEM] [論文] [リポジトリ]
大規模な言語モデルを使用した Python 割り当てのバグの修復 [2022-arixv] [論文]
コードの品質の問題に不満を感じていますか? LLM がお手伝いします! [2024-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
SkipAnalyzer: 大規模言語モデルを使用したコード分析のための組み込みエージェント [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
RAP-Gen: 自動プログラム修復のための CodeT5 を使用した検索拡張パッチ生成 [2023-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
InferFix: 検索拡張プロンプトを使用した LLM によるエンドツーエンドのプログラム修復 [2023-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
LLM はセキュリティ問題にパッチを適用できますか [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
ドメイン適応による自動プログラム修復の改善 [2023-TOSEM] [論文] [リポジトリ]
Kotlin プロジェクト向けの深層転移学習ベースのプログラム修復の実証研究 [2022-FSE/ESEC] [論文]
TFix-Text-to-Text Transformer を使用してコーディング エラーを修正する方法 [2021-PMLR] [論文] [リポジトリ]
コードから正確さまで: 階層デバッグでコード生成のラスト マイルを閉じる [2024-arXiv] [論文] [リポジトリ]
大規模言語モデルに自己デバッグを教える [2024-ICLR] [論文]
OpenCodeInterpreter: コード生成と実行および改良の統合 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
CYCLE: コード生成を自己洗練する方法を学ぶ [2024-OOPSLA] [論文] [リポジトリ]
LDB: ランタイム実行を段階的に検証する大規模言語モデル デバッガー [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
印刷デバッグを活用して大規模言語モデルのコード生成を改善する [2024-arxiv] [論文]
SelfEvolve: 大規模言語モデルによるコード進化フレームワーク [2023-arxiv] [論文]
Self-Refine: 自己フィードバックによる反復的洗練 [2023-NeurIPS] [論文] [リポジトリ]
AgentCoder: 反復テストと最適化によるマルチ エージェント コード生成 [2023-arxiv] [論文]
自己編集: コード生成のための障害認識コード エディター [2023-ACL] [論文] [リポジトリ]
自己修復はコード生成の特効薬でしょうか? [2023-ICLR] [論文] [リポジトリ]
ドメインの知識は重要: Python の型エラーを修復するための修正テンプレートによるプロンプトの改善 [2024-ICSE] [論文] [リポジトリ]
PyTy: Python での静的型エラーの修復 [2024-ICSE] [論文] [リポジトリ]
GPT-3 を利用した型エラーのデバッグ: コード修復のための大規模言語モデルの使用の調査 [2023-SLE] [論文] [リポジトリ]
説明一貫性チェックによる Web UI テストの修正のための ChatGPT のガイド [2023-arxiv] [論文]
ACFIX: スマート コントラクトのアクセス制御脆弱性のコンテキスト認識型修復のためのマイニングされた共通 RBAC プラクティスによる LLM のガイド [2024-arxiv] [論文]
スマート コントラクトの脆弱性修正のための ChatGPT の評価 [2023-COMPSAC] [論文] [リポジトリ]
大規模言語モデルのプロンプトによるハードウェア セキュリティのバグ コード修正について [2024-TIFS] [論文] [リポジトリ]
そのプレプリント: 大規模言語モデルによるハードウェア セキュリティ バグの修正 [2022-arXiv] [論文]
HDLdebugger: 大規模言語モデルによる HDL デバッグの合理化 [2024-arxiv] [論文]
RTLFixer: 大規模な言語モデルでの RTL 構文エラーを自動的に修正する [2023-arxiv] [論文]
LLM4SecHW: ハードウェア デバッグのためのドメイン固有の大規模言語モデルの活用 [2023-AsianHOST] [論文]
RAPGen: ゼロショットのコードの非効率性を修正するためのアプローチ [2023-arxiv] [論文]
DeepDev-PERF: ソフトウェア パフォーマンスを向上させるための深層学習ベースのアプローチ [2022-FSE/ESEC] [論文] [リポジトリ]
API の誤用を修復するための事前トレーニング済み言語モデルの評価 [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
大規模言語モデルによるクラッシュ バグの解決: 実証的研究 [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
言語モデルを使用した自動テストケース修復 [2024-arxiv] [論文]
製品コード変更時のテスト ケースの特定と更新: トランスフォーマー ベースのアプローチ [2023-ASE]
Baldur: 大規模な言語モデルを使用した完全証明の生成と修復 [2023-FSE/ESEC] [論文]
ロスト・イン・トランスレーション: コードの翻訳中に大規模言語モデルによって導入されるバグに関する研究 [2024-ICSE] [論文] [リポジトリ]
SWE ベンチ: 言語モデルは現実世界の GitHub の問題を解決できるか? [2024-ICLR] [論文] [リポジトリ]
自動コード改良における ChatGPT の可能性を探る: 実証研究 [2024-ICSE] [論文] [リポジトリ]
DrPlanner: 大規模言語モデルを使用したモーション プランナーの診断と修復 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
実際の自動プログラム修復のエクスペリエンスを探る [2024-ICSE] [論文]
大規模言語モデル時代の自動プログラム修復の不自然さを再考する [2024-arxiv] [papper] [repo]
プロの開発者におけるバグ修正のための ChatGPT の採用に関する実証的研究 [2023-ITA] [論文]
大規模言語モデルを活用した自動パッチ正確性評価[2024-TSE] [論文]
APPT Boosting Automated Patch Correctness Prediction via Pre-trained Language Model [2024-TSE] [論文] [リポジトリ]
両方の長所: 正しいパッチを正確に予測するための、学習された埋め込みとエンジニアリングされた機能の組み合わせ [2023-TOSME] [論文] [リポジトリ]
Invalidator: 意味論的および構文論的推論による自動パッチの正確性評価 [2023-TSE] [論文] [リポジトリ]
PatchZero: ゼロショット自動パッチ正確性評価 [2023-arxiv] [論文]
これはその問題に対する答えを変えることですか?パッチの正確性を評価するためのバグとコード変更の相関説明 [2021-ASE] [論文] [リポジトリ]
プログラム修復におけるパッチの正確性を予測するためのコード変更の表現学習の評価 [2020-ASE] [論文] [リポジトリ]
自動プログラム修復における大規模言語モデルのパラメータ効率的な微調整の探索[2024-ASE] [論文]
MuBench: 自動プログラム修復のベンチマーク: 現実世界と人工バグの両方に関する広範な研究 [2024-ISSTA] [論文]
CodeEditorBench: 大規模言語モデルのコード編集機能の評価 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
GitBug-Java: 最近の Java バグの再現可能なベンチマーク [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
SWE ベンチ: 言語モデルは現実世界の GitHub の問題を解決できるか? [2024-ICLR] [論文] [リポジトリ]
DebugBench: 大規模言語モデルのデバッグ機能の評価 [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
欠陥: LLM ベースの障害位置特定とプログラム修復のためのデータ漏洩の懸念に対処する新しいデータセット [2024-arxiv] [論文] [リポジトリ]
ソフトウェアエンジニアリングに関する大規模言語モデルの批判的レビュー: chatgpt と自動プログラム修復の例 [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
CodeScope: コードの理解と生成に関する LLM を評価するための実行ベースの多言語マルチタスク多次元ベンチマーク [2023-arxiv] [論文] [リポジトリ]
FixEval: プログラミングの問題に対するプログラム修正の実行ベースの評価 [2023-APR] [論文] [リポジトリ]
学習ベースの自動プログラム修復に関する調査 [2023-TOSEM] [論文] [リポジトリ]
ソフトウェアの自動修復: 参考文献 [2018-CSUR] 論文]
ソフトウェアの自動修復: 調査 [2017-東証] 論文]
