arXiv · cs.AI· Jiahao Zhang, Yifan Zhang, Yu Huang·· 5 小时前
JevCoder：代码修复中的决策委托何时划算？
JevCoder: When Does Decision Delegation Pay Off in Code Repair?
arXiv:2610.19596v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Jiahao Zhang, Yifan Zhang, Yu Huang
研究任务与主要进展
基于论文摘要，作者提出JevCoder代码修复工作流，使用低成本概率判定器Jev提供代码片段建议、行动类型指导并决定何时提交。三种修复模型在400个任务上的实验中，相比无引导修复，平均修复模型token使用量降低21.6%—50.6%，并观察到更高修复率；研究还与使用修复模型自身作为判定器的同工作流进行了比较。
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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