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RePair：基于过程反馈的自动化程序修复
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了机器学习在软件工程中的应用，特别是自动程序修复技术的进展。介绍了CURE、RING和RepairAgent等新技术，展示了如何通过预训练模型和新策略提高修复效果。研究表明，基于大型语言模型的修复方法在解决编程错误方面表现优异，推动了软件工程的创新。
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关键要点
- CURE是一种新型自动程序修复技术，通过预先训练编程语言模型和新的基于代码的搜索策略来提高修复效果。
- RING是基于LLMS模型的多语言自动修复引擎，采用基于提示的策略，显著降低了修复程序的工程量。
- 研究表明，Fine-Tune后的PLBART和CodeT5预训练模型在程序修复数据集上显著提高了性能。
- RepairLLaMA结合了APR的代码表示和LoRA技术，形成了高效的程序修复适配器。
- RepairAgent是第一个基于大型语言模型的自主代理，能够有效修复程序错误，并在修复中表现出良好的效果。
- PaR框架用于解决高级编程作业中的程序错误修复问题，展示了超越现有方法的性能提升。
- 机器学习在自动程序修复领域的应用广泛，但评估和比较结果需谨慎，现有评估基准可能不适用于大型语言模型。
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延伸问答
CURE技术是如何提高程序修复效果的？
CURE技术通过预先训练编程语言模型和新的基于代码的搜索策略来提高程序修复效果。
RING引擎的优势是什么？
RING引擎通过基于提示的策略显著降低了修复程序的工程量，并在多种语言中表现出色。
RepairAgent的功能是什么？
RepairAgent是基于大型语言模型的自主代理，能够有效修复程序错误并自主规划和执行修复操作。
Fine-Tune后的PLBART和CodeT5模型在程序修复中表现如何？
Fine-Tune后的PLBART和CodeT5模型在程序修复数据集上显著提高了性能。
RepairLLaMA的创新之处是什么？
RepairLLaMA结合了APR的代码表示和LoRA技术，形成了高效的程序修复适配器。
PaR框架的应用场景是什么？
PaR框架用于解决高级编程作业中的程序错误修复问题，展示了超越现有方法的性能提升。
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