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HIDE：用LLM分层定位rustc缺陷源文件

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AI 综述

Tianrong Zhang 等作者提出 HIDE，一种基于 LLM 的分层方法，结合编译器文档与缺陷证据对 rustc 可疑源文件排序。在 160 个可复现 rustc 缺陷上，使用 GPT-5.4 达到 42.08% Accuracy@1 和 80.42% Accuracy@10。 作者称，这两项指标分别超过最强基线 5.83 和 6.04 个百分点。

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最新进展10月28日 12:00
HIDE：结合文档与证据的分层隔离方法，用于 rustc 缺陷定位

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月28日
  1. arXiv cs.SE
    HIDE：结合文档与证据的分层隔离方法，用于 rustc 缺陷定位

    HIDE 是一种基于 LLM 的分层方法，通过编译器文档与缺陷证据对 rustc 可疑源文件排序，在 160 个可复现 rustc 缺陷上使用 GPT-5.4 达到 42.08% Accuracy@1 和 80.42% Accuracy@10，分别超过最强基线 5.83% 和 6.04%。

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