arXiv · cs.AI· Xiaolong Xu, Hao Jiang, Bo Jiang, Zhiwen Deng, Ningyuan Sun, Bingzhou Chen, Jin Chen, Chenxing Wei·· 11 小时前
Diff Diffusion：用扩散模型预测代码编辑路径
Diff Diffusion: Predicting Edit Paths with Diffusion Models for Efficient Code Editing
arXiv:2610.17831v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Xiaolong Xu, Hao Jiang, Bo Jiang, Zhiwen Deng, Ningyuan Sun, Bingzhou Chen, Jin Chen, Chenxing Wei
研究任务与主要进展
研究作者提出 Diff Diffusion 框架，将代码编辑表示为从原始片段到修改版本的结构化编辑操作，并通过多阶段训练和高效并行解码聚焦变更区域。基于论文摘要，该方法在公开编辑补全基准上报告推理速度提升2.78倍，并在生产环境中报告P50模型延迟降低39.0%，同时匹配或领先自回归基线。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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