Xinyu Shi, Zhou Yang, An Ran Chen · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.25826 · open-access PDF
Локализация ошибок (FL) направлена на определение мест кода, ответственных за сбои программного обеспечения, и обычно оценивается по тому, насколько точно она ранжирует известные места ошибок. Агенты Большой языковой модели (LLM) меняют ремонт программ и все чаще используются для поиска и обоснования репозиториев. Несмотря на то, что недавние методы FL, основанные на LLM, улучшили точность локализации, их влияние на агентский ремонт остается неясным. Чтобы устранить этот разрыв, мы проводим систематическое эмпирическое исследование FL в агентском ремонте. Мы оцениваем шесть последних методов FL на SWE-bench Verified и Defects4J с тремя LLM по комм
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Fault localization (FL) aims to identify code locations responsible for software failures and is commonly evaluated by how accurately it ranks known fault locations. Large language model (LLM) agents are changing program repair and are increasingly used to search and reason over repositories. Although recent LLM-based FL methods have improved localization accuracy, their impact on agentic repair remains unclear. To address this gap, we conduct a systematic empirical study of FL in agentic repair. We evaluate six recent FL methods on SWE-bench Verified and Defects4J with three LLMs under a comm
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.25826, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange