研究人员开发了一种方法，使用小型、本地运行的语言模型自动生成 Linux 内核的语义补丁。该方法改编了引导式代码生成，将训练示例分解为变更变体，并让模型为每个变体创建规则。然后，编译批评器确保生成的规则在语法上正确并且可以编译。虽然 Qwen2.5-Coder 7B 等本地模型在直接提示方面显示出显著改进，但在解决的转换数量方面仍落后于 Spinfer 和前沿 LLM 代理等专用工具，尽管它们的规则更精确。 AI
影响 展示了 LLM 自动化复杂软件维护任务的潜力，提高了开发人员的效率。
排序理由 学术论文，详细介绍了在软件工程中使用 LLM 的新颖方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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