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Mohammad Nour Al Awad
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新基准评估用于代码库探索的经济高效的AI
研究人员开发了一个新的基准IssueLoc-Bench，用于评估不同AI模型在编码代理管道中进行代码库探索的成本效益。研究发现，虽然更高质量的探索器表现最佳，但显著更便宜的模型可以在大幅减少代理时间和token使用量的同时，保留相当一部分的定位质量。探索器模型的选择应取决于定位信息下游的使用方式，其中排名和覆盖率等指标适用于候选者交接，而F1和精确匹配则适用于限制性文件门。
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新框架Loc2Repair提升LLM代码修复效果
一个名为Loc2Repair的新框架已被开发出来，用于评估在仓库级别LLM修复中文件级别问题定位的影响。该框架将定位和修复解耦，允许对不同组件进行受控分析。在SWE-bench Verified上使用三个修复骨干进行的实验表明，显式文件级别定位一致地提高了LLM代码修复的解决率并减少了平均耗时。