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Md Afif Al Mamun
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Transformer模型dedupT增强堆栈跟踪崩溃去重能力
研究人员开发了一种新方法dedupT，用于在软件开发中自动识别和合并重复的崩溃报告。该方法利用Transformer模型，将其从自然语言处理领域适配到理解堆栈跟踪中的上下文和结构关系。在真实数据集上的实验表明，dedupT在对重复崩溃进行排序和检测唯一崩溃方面，显著优于现有的深度学习和传统方法，从而减少了手动分类的工作量。
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BLAgent框架通过代理式RAG增强文件级错误定位
研究人员开发了BLAgent，一个新颖的代理式检索增强生成（RAG）框架，旨在改进软件维护中的文件级错误定位。BLAgent集成了代码结构感知编码、双视角查询转换和两阶段代理式重排序过程。该方法在本地化准确性和计算成本之间取得了平衡，在使用开源模型时，在SWE-bench Lite上实现了超过78%的Top-1准确率，在使用闭源模型时，准确率超过86%，同时比现有方法更具成本效益。当集成到自动化程序修复框架中时，BLAgent已证明端…