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The Art of Repair: Optimizing Iterative Program Repair with Instruction-Tuned Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了自动程序修复（APR）中修复输出与迭代的平衡，提出了一种新方法，限制每个错误生成最多10个补丁。结果表明，利用不到1%的微调数据集，生成的可行补丁数量提升了78%，强调了迭代策略在复杂基准测试中的优势，推动了APR领域的有效发展。
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关键要点
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本研究探讨了自动程序修复（APR）中修复输出与迭代的平衡问题。
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提出了一种新方法，限制每个错误生成最多10个补丁。
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研究结果显示，利用不到1%的微调数据集，生成的可行补丁数量提升了78%。
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强调了在复杂基准测试中，迭代策略的显著优势。
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推动了APR领域中更有效的综合策略的发展。
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