12:14
官方账号arXiv cs.AI@Xueping Gao, Jianwei Yang, Qiang Yang
推荐理由：这篇论文用实验数据告诉你，让AI反复修改代码不靠谱，并给出了带状态绑定的证据机制，做代码修复的开发者值得看看。
Agentic Code Repair
共 1 条相关 AI 资讯
7月28日
12:14
该研究基于30个HumanEval修复任务的900条三轮修订轨迹发现，强制修订后当前正确率从第一轮的0.820下降至第二轮后的0.673，但最终正确率升至0.847。在140亿参数模型复制实验中，使用陈旧轨迹导致34/135初始正确修复受损，而使用当前轨迹仅4/135受损（提升22.2个百分点，95% CI [8.9,37.0]，Holm p=0.0337）。前瞻性540次 rollout 政策消除了初始正确的损害，但降低了错误修复能力。论文提出状态绑定证据与类型化修订契约，并在参考实现中强制可机械验证的子集。