研究人员开发了STAB，这是一个新的流水线，旨在自动生成测试用例，以暴露代码中的算法瓶颈。STAB通过分析自然语言问题规范来识别约束和对抗性输入结构。这种方法显著提高了测试用例揭示性能问题的比率，将开源LLM的效率从50.43%提高到73.45%，将闭源LLM的效率从57.45%提高到71.85%。该方法在Python、Java和C++编程语言中都显示出了一致的收益。 AI
影响 自动化代码中性能瓶颈的识别，提高软件开发效率。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了一种用于测试算法代码的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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