Chenxi Huang, Haonan Wang, Jinghe Zhang, Aleksandr Nogikh, Franjo Ivančić, Petros Maniatis, Eugene Wu, Kostis Kaffes · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.29332 · open-access PDF
Os agentes de codificação são cada vez mais capazes de corrigir bugs do mundo real, mas eles ainda lutam com grandes bases de código de sistemas, como o kernel do Linux. Para entender por que, testamos como os agentes raciocinam sobre a execução nessas bases de código através de raciocínio de colisão: prever a partir do código-fonte se uma entrada dada colisiona com o sistema. Uma previsão correta sozinha, no entanto, não estabelece essa capacidade, já que pode vir de simplesmente detectar código suspeito. Neste artigo, propomos intervenções de fonte: emparelhamos árvores-fonte que diferem por um único comitê, de modo que a mesma entrada colisione apenas um deles, e
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Coding agents are increasingly capable of fixing real-world bugs, yet they still struggle with large systems codebases such as the Linux kernel. To understand why, we test how agents reason about execution in these codebases through crash reasoning: predicting from source code whether a given input crashes the system. A correct prediction alone, however, does not establish this ability, since it may come from merely spotting suspicious code. In this paper, we propose source interventions: we pair source trees that differ by a single commit, so that the same input crashes only one of them, and
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