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Industry & Practice · Tagged “覆盖率”

Research & Benchmarks2026-09-2718 min
NeuroTestGen：用大语言模型做神经符号引导的测试生成
York 大学论文全译：符号执行（Z3）解数值路径 + LLM 解对象路径的混合测试生成。Defects4J 14 项目上，Claude 3.5 下行覆盖 70.88%→75.87%、分支 65.15%→70.87%，胜过 SOTA Panta。原文 CC BY 4.0。
Research & Benchmarks2026-09-2722 min
XRepoTest：面向大语言模型的多语言仓库级单元测试生成基准
河内科技大学与 L'Aquila 大学论文全译：Rust/Go/Julia/PHP/Ruby 五语言、3,642 个焦点函数、14 个模型。提出调用率 IR 识别「通过却没真正测到焦点函数」，标准设置下最强模型 TPR 也仅约 27%。原文 CC BY 4.0。