AssureCode:面向可信 Agentic 编码的结构化论证方法
AssureCode 提出一种工具支持的方法论,用结构化论证(structured argumentation)驱动 AI 辅助软件开发,将自然语言 prompt、形式化规约、开发者意图假设与程序分析证据以可验证的格式关联起来。
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AssureCode 提出一种工具支持的方法论,用结构化论证(structured argumentation)驱动 AI 辅助软件开发,将自然语言 prompt、形式化规约、开发者意图假设与程序分析证据以可验证的格式关联起来。
一项系统性实证研究在三个基准数据集、六组语言对和七个 LLM 上考察跨语言代码翻译幻觉,构建了语义一致性冲突、事实知识冲突、项目上下文偏离三类分类法,并人工标注 13,919 个幻觉案例。研究进一步提出 HaluCodeTran 缓解框架,结合基于 BM25 的翻译示例检索与分类法感知的反思式精炼。
作者提出 SPLASH 方法,通过对比生成程序在安全审查与风格审查下的 teacher-forced 对数概率得到 audit pressure,用于在模型候选程序中挑选安全代码并定位漏洞语句,无需模型训练、CWE 专用规则或生成模型内部访问。