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SWE-Synth: Synthesizing Verifiable Bug-Fix Data to Support Large Language Models in Resolving Real-World Errors
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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
本研究提出SWE-Synth框架，解决大型语言模型在自动程序修复中缺乏高质量训练数据的问题。通过模拟调试流程合成可验证的错误修复数据，显著提升了模型在修复任务中的表现，推动了自动程序修复和软件工程自动化的发展。
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关键要点
- 本研究提出SWE-Synth框架，旨在解决大型语言模型在自动程序修复中缺乏高质量训练数据的问题。
- SWE-Synth通过模拟调试流程合成可验证的错误修复数据，提升了模型在修复任务中的表现。
- 研究结果表明，合成数据能够推动自动程序修复和软件工程自动化的发展。
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