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English(EN) From Codebase to Culprit (C2C): Reducing the Search Space for Bugs with Semantic Retrieval and Hierarchical Reinforcement Learning

新的C2C框架使用AI更准确地定位软件错误

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为C2C（从代码库到罪魁祸首）的新框架，旨在提高软件开发中错误定位的准确性和效率。C2C采用了一个结合语义检索和分层强化学习（HRL）的两阶段过程。最初，它利用CodeBERT进行嵌入，通过语义向量相似性搜索检索潜在有错误的 कोड 段。随后，一个HRL代理逐步将搜索范围从文件缩小到函数，最后缩小到具体的代码行，模仿开发者的自上而下的调试方法。在Java和Python代码库上的实验表明，与以前的方法相比，C2C提高了检索精度和定位准确性。 AI

影响 该框架通过自动化和优化查找错误的过程，可以显著加快开发者的调试周期。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一个用于软件开发中错误定位的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的C2C框架使用AI更准确地定位软件错误

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ankur Garg, Corey Yang-Smith, Rishav Rishav, Ahmad Abdellatif, Samira Ebrahimi Kahou ·

    从代码库到罪魁祸首 (C2C)：利用语义检索和分层强化学习缩小查找 Bug 的搜索空间

    arXiv:2609.38402v1 Announce Type: cross Abstract: We introduce C2C (From Codebase to Culprit), a framework for precise bug localization that progressively reduces the debugging search space across multiple levels of granularity: files, functions, and lines of code. To mirror deve…

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