HAFixAgent：用仓库历史增强智能体程序修复
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HAFixAgent：用仓库历史增强智能体程序修复
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AI 综述
Yu Shi、Hao Li、Bram Adams、Ahmed E. Hassan 等发布论文（arXiv v4），提出 HAFixAgent，将 git blame 推导的仓库历史上下文注入智能体程序修复循环，以帮助自动修复程序缺陷。 评估覆盖 854 个 Defects4J Java 缺陷和 501 个 BugsInPy Python 缺陷，涉及三个基座模型、在完美故障定位条件下进行。论文称 bug 相关历史在这些缺陷上普遍可获取；在步骤和 token 开销上，单个历史启发式通常不高于非历史方法，而混合（hybrid）方法在级联设置下成本约为单次运行的两倍。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月12日 12:00
HAFixAgent：利用仓库历史增强智能体程序修复报道时间线
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10月12日
- arXiv · cs.AIHAFixAgent：利用仓库历史增强智能体程序修复
Yu Shi 等人提出 HAFixAgent，将 blame 推导的仓库历史注入智能体程序修复循环，并在 854 个 Defects4J Java 缺陷和 501 个 BugsInPy Python 缺陷上进行评估。
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