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GPTCloneBench
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新的非对比方法改进了语义代码克隆检测
研究人员开发了LWVIC4Code，一种用于检测IV型代码克隆的新型非对比表示学习方法，IV型代码克隆在语义上等价但语法上不同。该方法基于VICReg框架，并结合了跨层一致性正则化和依赖于深度的层加权，以增强Transformer层之间的语义理解。在Python和多语言数据集上的实验表明，LWVIC4Code在不依赖负采样的情况下取得了有竞争力的性能，在某些情况下优于对比学习基线和大型语言模型，并在不同编程语言之间展现出强大的泛化能力。
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模型合并创建统一的跨域代码克隆检测器
研究人员探索了模型合并技术，以创建一种用于跨域克隆检测的统一模型，从而解决由专业深度学习检测器引起的碎片化危机。在各种代码模型和基准测试中评估了参数合并（TIES）和架构合并（WUDI）等方法。TIES合并在泛化到未见过的AI生成克隆方面表现出强大的能力，在鲁棒性方面优于零样本代码LLM和多任务训练，尽管WUDI在分布内性能方面取得了更高的分数。研究表明，共享的预训练基础对于软件工程中有效的跨模型合并至关重要。