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搜索结果 - 4
PyTorch 内部错误的实证研究：一项复制研究
通过研究 PyTorch 库的 bug 识别和修复过程，我们发现 PyTorch 的 bug 更像传统软件项目的 bug，而不是与深度学习特性有关的。同时，我们还将结果与对 TensorFlow 的研究进行了比较，突出了在 bug 识别和修
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a year ago
自动程序修复的代码感知神经机器翻译 (CURE)
提出了一种名为 CURE 的新型自动程序修复技术，通过预先训练编程语言模型和设计新的基于代码的搜索策略来解决现有神经机器翻译方法存在的限制，CURE 技术在两个广泛使用的基准测试中表现出了优异的修复效果。
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3 years ago
SequenceR: 端到端程序修复的序列到序列学习
本文以序列到序列学习为基础，提出了一种全新的端到端程序修复方法。通过利用复制机制克服大型代码中出现的无限词汇问题，使用数据驱动的 SequenceR 系统在开放源代码上进行了评估和评测，有效地从 Defects4J 基准中找到正确的补丁。
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6 years ago
通过神经机器翻译在野外学习修复错误补丁的实证研究
通过挖掘 GitHub 上项目代码的变更历史记录，使用神经机器翻译技术进行修复漏洞的学习，设计并训练了一个 Encoder-Decoder 模型，可以在瞬间模仿各种不同的 AST 操作，并生成候选修复程序，可在实际环境中修复数以千计的独特故
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6 years ago
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