一个名为Loc2Repair的新框架已被开发出来，用于评估在仓库级别LLM修复中文件级别问题定位的影响。该框架将定位和修复解耦，允许对不同组件进行受控分析。在SWE-bench Verified上使用三个修复骨干进行的实验表明，显式文件级别定位一致地提高了LLM代码修复的解决率并减少了平均耗时。 AI
影响 该框架有望带来更有效和更高效的基于LLM的代码修复工具。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍评估LLM能力新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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