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Meta利用大语言模型（LLM）进行变异测试以提升合规覆盖率
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Meta利用大语言模型（LLM）改进变异测试，提升合规覆盖率。该系统生成上下文相关的变异体和测试，解决传统变异测试的局限性，帮助团队更高效地满足全球监管要求。通过自动化合规强化系统（ACH），Meta显著减少操作开销，并在多个平台成功部署，生成大量可操作的测试。未来，Meta将继续扩展ACH，优化变异体生成，并研究开发者与LLM生成测试的互动。
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关键要点
- Meta利用大语言模型（LLM）改进变异测试，提升合规覆盖率。
- 该系统生成上下文相关的变异体和测试，解决传统变异测试的局限性。
- 通过自动化合规强化系统（ACH），Meta显著减少操作开销。
- ACH系统在多个平台成功部署，生成大量可操作的测试。
- 传统变异测试因过多变异体和高计算成本而应用有限。
- Meta的ACH系统使用LLM生成真实的变异体和针对性测试。
- LLM的等价检测器过滤冗余变异体，测试生成器减少人工编写测试的需求。
- Meta在多个平台的早期部署产生了数万变异体和数百个可操作的测试。
- Meta在FSE 2025和EuroSTAR 2025展示了LLM如何克服变异测试的限制。
- Meta推出了Catching Just-in-Time Test (JiTTest) Challenge，探索LLM在自动化软件测试中的应用。
- LLM帮助简化和优化合规与风险管理框架，提高效率。
- Meta计划将ACH扩展到更多领域和语言，并改善变异体生成。
- Meta研究开发者与LLM生成测试的互动，以增强采用和可用性。
