该研究提出利用预训练技术来自动化代码审查，使用 4 项专门为代码审查场景定制的预训练任务，建立了包含 9 种流行编程语言的大规模真实世界代码变更和代码审查数据集，并创建了基于这些数据的高质量基准数据集，针对与代码审查活动相关的 3 个关键任务进行评估，实验结果显示，该模型在所有任务中优于先前的最先进的预训练方法。

Mar, 2022

本文通过调研自动代码注释的研究，分析了自动代码注释的挑战和研究框架，介绍了代表性算法的分类、设计原则、各类算法的优缺点，以及生成注释的质量评估，并总结了自动代码注释技术和注释质量评估的未来方向。

Jul, 2019

本文通过在 Github 和 Gerrit 代码仓库中挖掘数据进行大规模实验比较两种主要的代码审查员推荐算法 (RevFinder 和基于朴素贝叶斯的方法) 的性能，以确定最佳的代码审查员。我们发现：1）没有一个模型适用于所有项目；2）不同的代码仓库会对推荐结果产生影响；3）利用 Gerrit 中可用的子项目信息可以改善推荐结果。

Jun, 2018

本文提出一种通过学习不同的自然语言表征和代码表征之间的关系，生成一系列编辑操作来更新现有自然语言注释的方法，并在开源软件项目集合上进行多个实验和对比，结果表明该模型性能优于其他算法。

Apr, 2020

提出了一种自动化的方法 AutoCodeRover，将 LLMs 与复杂的代码搜索能力相结合，从而实现对 Github 问题的自主解决，进而实现程序改进。

Apr, 2024

本研究旨在通过机器学习，利用一种联合的代码 - 文本嵌入空间，在没有任务相关数据的情况下，实现编码策略的遵从性评估，并在 CWE 和 CBP 列表上比较我们的工具 Policy2Code 和 CodeBERT 的分类准确性和搜索效率。

Sep, 2022

通过整合生成的代码和注释对，提高二进制代码注释质量分类模型的准确性， 使用包含 9048 对用 C 语言编写的代码和注释的数据集，每个都标注为 “有用” 或 “无用”。除此之外，还使用大型语言模型架构生成代码和注释对，并标记以指示其效用。这一努力的成果包括两个分类模型：一个利用原始数据集，另一个整合了新生成的代码注释对和标签的增强数据集。

Oct, 2023

本文提出了一种考虑到开发者特定技术专业性的代码审查者推荐技术，该技术利用外部库经验等关联历史，可提供高达 85%-92% 的准确性，86% 的精度和 79%-81% 的召回率，为代码审查提供高效帮助。

Jul, 2018

使用 CodeBERT 自动为 Java 代码分配质量评分，同时探索不同模型和训练范式对于代码质量评估的准确性，并使用新颖数据集评估预测的质量，发现基于 Transformer 模型的任务适应预训练方法比其他技术更高效地解决该任务。

Sep, 2023

评估预训练的大型语言模型（LLMs）在复制开发人员在代码审查评论中传统执行的任务方面的效果，通过比较它们生成的修补程序集与相同代码库的人工生成的修补程序集的历史数据，来确定 LLMs 的反馈的准确性、相关性和深度，从而评估它们支持开发人员应对代码审查评论的准备程度。

Apr, 2024