精选理由
这篇论文提出一个好方法：用知识图谱加小模型自动修SysML v2语义错误，修复率飙到91%，相比传统编译器管不了语义错误，这招很实用。
本文提出一个人机协作框架，自动识别并修复SysML v2模型中的语义错误。框架结合微调的小语言模型（SLM）与领域知识图谱，其中知识图谱编码系统元素间的物理兼容性规则。通过系统引入领域违规，知识图谱指导生成合成训练数据，并在推理时增强模型以提供符合工程约束的修复建议。在车辆系统领域，对Qwen2.5-Coder-1.5B和DeepSeek-Coder-6.7B进行微调，输出统一diff补丁来定位故障并呈现候选修复。在1184个测试样本上，微调将语义故障修复率从低于3%提升至超过91%，且补丁输出减少令牌长度超过60%。
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本文提出一个人机协作框架，自动识别并修复SysML v2模型中的语义错误。框架结合微调的小语言模型（SLM）与领域知识图谱，其中知识图谱编码系统元素间的物理兼容性规则。通过系统引入领域违规，知识图谱指导生成合成训练数据，并在推理时增强模型以提供符合工程约束的修复建议。在车辆系统领域，对Qwen2.5-Coder-1.5B和DeepSeek-Coder-6.7B进行微调，输出统一diff补丁来定位故障并呈现候选修复。在1184个测试样本上，微调将语义故障修复率从低于3%提升至超过91%，且补丁输出减少令牌长度超过60%。
SysML v2's textual syntax enables compiler-based validation of model structure and language conformance. However, semantic mistakes that preserve syntactic validity but violate domain rules cannot be detected through com…