Not translated yet — showing the Chinese originals.
Industry & Practice · Tagged “CC BY”
Research & Benchmarks//15 min
大语言模型（LLM）越来越多地被用来生成需求规格、设计文档、代码和测试用例。相比之下，一个更难的保障问题得到的关注少得多：静态地验证已实现的代码是否满足用自然语言写成的需求。Coverity、SonarQube 这类传统
Research & Benchmarks//28 min
大型语言模型（LLM）在自动化单元测试生成方面已展现出相当大的潜力，但相对于人工编写测试的实际有效性仍然缺乏充分理解。现有评估通常依赖于面向覆盖率的基准测试，这些基准并不直接评估故障检测能力。我们提出了一项对 LLM 生
Research & Benchmarks//30 min
基于大语言模型（LLM）的智能体正越来越多地用于复杂任务，如软件测试和网络安全评估。虽然这些智能体展现出令人印象深刻的能力，但它们的行为难以理解、解释和分析。现有评估主要集中在任务成功率和执行轨迹上，对智能体所采用的策略
Research & Benchmarks//35 min
大语言模型（LLM）在自动化、分析和解释软件工程任务（如软件测试）方面展现出强大的潜力。基于模型的测试（MBT）是一种软件测试技术，其广泛的规模化挑战阻碍了工业界的采用。本文提出了一项关于使用大语言模型进行自动化基于模型
Research & Benchmarks//42 min
大语言模型（LLMs）被用作序列决策策略的事后解释器，生成关于为何选择某个动作的自然语言解释。然而，LLMs 经常生成看似合理但不正确的陈述，而且目前没有方法系统性地测试这些解释是否忠实于底层环境。两个经典的软件测试挑战
Research & Benchmarks//32 min
强化学习（RL）通过可执行反馈显著推进了代码大语言模型（LLM）的发展。针对编程问题的反馈主要来自特定测试用例，而高质量测试用例往往稀缺，因为它们必须同时具备健全性（sound）和判别力（discriminative）。
Research & Benchmarks//42 min
并发有状态库 API 通过不断演变的资源所有权、生命周期状态和竞争的交错执行来暴露其行为。大型语言模型可以合成可执行的 Rust 测试，但其输出常常违反 API 前置条件、保持浅层状态，或将并发性退化为偶然的顺序追踪。相
Research & Benchmarks//44 min
大语言模型（Large Language Models, LLMs）正越来越多地用于软件工程工作流，以自动生成源代码及其对应的测试套件。这种双重能力催生了新的开发范式，包括测试先行工作流与智能体工作流：由同一个模型负责产
Research & Benchmarks//51 min
形式化契约对软件测试与验证至关重要，但编写它们仍然费力且容易出错。大语言模型（LLM）为自动形式化提供了一条有前景的路径：从自然语言规约综合出可执行断言，从而弥合开发者的非正式意图与形式化可执行规约之间的鸿沟。我们提出
Research & Benchmarks//67 min
大语言模型（Large Language Model，LLM）代码智能体越来越多地通过迭代编辑代码、调用工具并验证候选补丁，来解决仓库级问题。在这些工作流中，智能体常常即兴编写测试，但这一行为的价值仍不清楚。例如，GPT
Research & Benchmarks//55 min
许多网络协议实现中的软件缺陷出现在规范边界附近，例如刚好落在允许范围之内或之外的输入，或者单独看来合法、但在给定状态下非法的报文。从 SSL Heartbleed 漏洞到 TCP 圣诞树数据包，边界输入一再暴露关键弱点，
Research & Benchmarks//60 min
复现测试帮助开发者确认所报告的问题，并为问题修复提供可执行反馈，但开源项目中的问题报告很少包含这类测试。近期研究探索了用大语言模型从问题报告生成问题复现测试，但现有方法大体依赖基于提示的流水线：检索文本上下文并生成测试。
Research & Benchmarks//63 min
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的出现推动了自动化单元测试生成研究的迅速增长，取得了令人瞩目的性能，并减少了人工投入。然而，现有基于大语言模型的方法仍存在两项主要局限：（1）它
Research & Benchmarks//20 min
测试用例合成对于评估与排序大语言模型（LLM）生成的程序至关重要。然而，构造高质量测试用例仍然困难，因为可靠的期望输出往往难以获得。我们提出置信度门控直推式测试生成（Confidence-Gated Transducti
Research & Benchmarks//41 min
大规模代码数据集的广泛可得，推动了面向代码相关任务的大语言模型（large language models，LLMs）快速发展。这些数据集可能包含敏感的个人可识别信息（personally identifiable in
Research & Benchmarks//28 min
自动化单元测试生成近来受益于大语言模型（LLM）的进展，但我们的工业部署表明，有前景的研究结果与实际可用性之间仍存在持续差距。在具有复杂框架与跨文件依赖的真实项目中，LLM 生成的测试经常无法编译、需要高成本的人工修复，
Research & Benchmarks//46 min
上下文至关重要：提升基于大语言模型的单元测试生成的实用可靠性（下）（中文全译）
Research & Benchmarks//28 min
大语言模型（LLM）的最新进展，推动了利用 LLM 自动生成测试的研究兴趣。既有工作通常用代码覆盖率、变异分数等代理指标来评估所生成的测试套件。然而，Inozemtseva 等人以及 Papadakis 等人的研究表明：
Research & Benchmarks//46 min
LLM 生成测试套件的覆盖率与变异分数是否与其有效性相关（下）（中文全译）
Research & Benchmarks//48 min
尽管大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自动化单元测试生成方面展现出巨大潜力，近期研究指出：当提示中给出的是含缺陷代码时，所生成测试的质量会受到负面影响。本文提出一项新指标，用于定量度量