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共 1,382 条 · 更新于 15:39
arXiv arXiv推荐指数1818 SCALF：用步骤级信用分配与失败轨迹自蒸馏增强缺陷暴露测试生成
SCALF 是一种过程监督强化学习方法，结合步骤级信用分配与对有价值失败轨迹的定向学习，用于为大语言模型生成的代码自动生成能暴露缺陷的测试。它从过程奖励中推导每步优势，并将触发缺陷但输出预测错误的轨迹转入同策略自蒸馏。在三个基准上，其联合成功率、输出正确率和缺陷触发率分别比强提示与后训练基线最高提升 2.97、5.26 和 3.53 个百分点。
arXiv推荐指数3939 从 Token 到文件：AI 参与代码的多粒度检测与定位
研究者提出一种在 token 级建模 AI 作者身份、并在行、块、文件三级预测的框架，用冻结代码语言模型加两个低秩适配器，以逐 token 对数似然比作为局部证据。
arXiv推荐指数3232 大语言模型跨语言代码翻译中的幻觉：现象与缓解
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。
arXiv推荐指数2626 SyLares：面向免编译补丁存在性测试的神经符号推理引擎
SyLares 将免编译补丁存在性测试重构为神经符号推理，由 LLM 充当神经特征提取器生成符合规范的 SMT-LIB 输入，最终判定交给符号 Z3 求解器。其前作 Lares 将 LLM 与 SMT 求解器作为两条并行决策通道，符号通道仅在 20% 代码案例中成功，其余回退到 LLM 裁决，易产生幻觉且两通道无法互相增强。
arXiv推荐指数6060 AgenTest：挖掘业务规则以测试 LLM Agent 的业务逻辑缺陷
AgenTest 从系统提示、工具定义和领域知识中挖掘业务规则，细化为 Given-When-Then 规格，并逐条构造环境状态与模拟用户进行多轮测试。
arXiv推荐指数2929 Foreword：用 Jacobian Lens 在生成前预测并刻画 LLM 测试失败
Foreword 框架通过同时学习通过和失败的参考输入，并用 Jacobian lens（J-lens）表示输入，在生成前预测 LLM 测试失败。在十项任务和三个开放权重 LLM 上，其四种表示与估计器组合平均优于 Clotho，失败预测 ROC-AUC 平均提升 0.14、最高 0.31，前 100 个优先输入中失败数平均多 15%、最高 33%。