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官方账号arXiv cs.AI@Kaiwen Zhang, Guanjun Liu
推荐理由：这篇论文用Petri网编排LLM，自动生成并发Rust API的测试用例，比纯LLM生成的更可靠，能挖到深层并发bug。
测试生成
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7月24日
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该论文提出一种Petri-net引导的LLM测试生成方法，用于并发有状态Rust API。方法将API资源、生命周期依赖建模为有色Petri网，推导合法深状态、近合法及偏序并发场景，作为LLM代码合成的约束中间表示。通过局部保真契约和结构修复循环确保模型意图在具体化过程中保留，Petri引导的调度塑造优先探索高冲突并发骨架。分层语义预言机区分合成失败与API预期行为违反，实验结果表明该方法在生成可执行测试和覆盖并发缺陷方面优于基线。