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TOOL · CL_169732 · Jul 29 · 04:00

大型语言模型注意力模式与自动程序修复成功率相关

一项新的实证研究调查了大型语言模型（LLMs）如何处理用于自动程序修复的错误报告。研究人员分析了来自SWE-bench Verified和Multi-SWE-bench的319个Python和Java错误的LLMs注意力模式。研究发现，成功的修复通常涉及跨越错误报告的各个组成部分（如描述和堆栈跟踪）的扩散注意力，而失败的修复则倾向于过度集中于元数据（如版本信息）上。这项研究首次证明了注意力分配不当是基于LLM的自动程序修复失败的一个重…