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SweRank
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编码代理通过逐字选择整个文件来修复更多问题
一种名为 CQ2-CARE 的新方法已被开发出来，以提高编码代理解决软件问题的能力。该方法优先在令牌预算内逐字显示整个文件，而不是压缩或检索特定的代码片段。实验表明，与压缩和检索方法相比，CQ2-CARE 在与 GPT-5.6 和 Claude Opus-5 等模型一起使用时表现显著优越，从而提高了成功解决问题的百分比。
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新的HyperFL框架通过查询自适应学习增强软件故障定位
研究人员开发了HyperFL，一个旨在通过将表示学习适应特定查询特征来改进软件故障定位的新框架。与使用固定查询表示的先前方法不同，HyperFL利用一个轻量级的超网络来生成特定于查询的LoRA参数。这使得在保持代码编码器静态和可重用的同时，能够动态适应查询编码器。实验表明，HyperFL在Hit@1方面取得了显著的性能提升，相对于最先进的SweRank方法，提升高达16.7%。