通过大型语言模型实现的往返翻译可用于自动程序修复，修正语法错误并还原代码中的常见模式，具有在软件工程研究中的潜力。

Jan, 2024

利用 Large Language Models（LLMs）提高开发人员在开发环境（IDEs）中的生产力是现代软件开发的重点。本文介绍了 Copilot 评估工具，用于评估 LLM 引导的 IDE 交互，在不同编程场景和语言中提供了更稳健和信息丰富的评估指标。通过这些指标，我们评估了三种常见 LLMs 的性能，为未来的 LLM 引导 IDE 场景的开发和验证提供了经验教训。

Feb, 2024

这篇论文介绍了一种名为 Copilot for Xcode 的 AI 辅助编程工具，通过将云端的大型语言模型与苹果的本地开发环境 Xcode 无缝集成，提高了软件开发者的生产力，释放了创造力，支持苹果软件生态系统中的软件开发。它利用先进的自然语言处理技术，有效处理代码库中的源代码令牌和模式，实现代码生成、自动完成、文档编制和错误检测等功能。软件开发者还可以通过 Copilot for Xcode 的聊天界面查询和进行 “小型” 程序组合的决策，其中一些决策可以同时进行。最后，我们通过简单的案例研究展示了在 Xcode 中利用 NLP 来促进流行的大型语言模型服务如 OpenAI ChatGPT 进行程序组合和设计的有效性。

Jul, 2023

本文研究了一种新的适用于程序修复的方法，发现目标对齐对于充分利用 LLM 的预训练能力是关键的，并通过直接调试替代传统的定位 - 修复工作流程，提出了一种新的思路来利用 LLMs 进行 APR。

Apr, 2024

我们基于大型语言模型（LLM）提出了一个名为 PaR 的框架，用于解决高级编程作业中的程序错误修复问题，并通过对新的高级学生作业数据集（Defects4DS）和另一个经过深入调查的 ITSP 数据集的评估，展示了超越现有 LMM - 和基于符号的方法的最新性能提升（分别达到了 19.94％和 15.2％的修复率提高）。

Apr, 2024

使用 Codex 这样的大型编程语言模型，在多模式提示、迭代式查询、基于测试用例的少样本选择和程序块组合的帮助下，构建了一个自动编程修复 (MMAPR) 系统来解决学生在 Python 编程课程中常见的语法和语义错误问题，并与已有基线方案相比较得出了较好的结果。

Sep, 2022

提出了一种名为 SheetCopilot 的代理方案，该代理方案利用大型语言模型 (LLMs) 使用自然语言用户请求进行任务和控制电子表格，具有较高的自动化能力。经过测试，该代理方案正确完成了 44.3% 的任务，表现显著优于强代码生成基线。

May, 2023

我们提出了 LaMPilot，一个新颖的自主驾驶规划框架，将任务重新定义为一个利用已建立的行为基元的代码生成过程，旨在解决解释和执行 spontanous 用户指令（如 “超过前面的车”）的挑战，这通常对现有框架构成困难。我们介绍了 LaMPilot 基准，专门设计用于量化大型语言模型（LLMs）在将人类指令转化为可执行驾驶策略方面的效能。我们还在 LaMPilot 基准的任务上评估了一系列最先进的代码生成语言模型。实验结果显示，带有人类反馈的 GPT-4​​的任务完成率达到了 92.7％，最小碰撞率为 0.9％。为了鼓励进一步的研究，我们将提供代码和数据集。

Dec, 2023

本文探讨了使用 Large Language Models 进行程序合成时，实现 Synthesize，Execute，Debug 方法的方法，包括替换或修复故障程序，以及不同基于模板和基于模型的提示生成技术，取得了比传统方法更好的表现。

Apr, 2023

RepairLLaMA 是一种新颖的程序修复方法，结合了 APR 的代码表示和名为 LoRA 的最先进的参数高效 LLM 微调技术，从而产生了一个高度有效的 “程序修复适配器” 来修复语言模型中的错误。

Dec, 2023