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研究：LLM生成回归测试或固化缺陷

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AI 综述

一项研究将 LLM 生成的回归测试应用于 SciPy、Qiskit 和 pandas 的 145 个已合并 PR，发现 8%-17% 的生成测试属于固化缺陷的 fault-enforcing 测试，即把有缺陷的代码行为当作正确结果固定下来；只有 2.4%-4.8% 能揭示缺陷。该研究由 Mohammadali Charoosaei、Cedric Richter 和 Mike Papadakis 发表，分析的是 LLM 生成回归测试对项目后续演进的影响。

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最新进展10月9日 12:00

研究：LLM 生成的回归测试可能固化代码缺陷

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10月9日

12:00
arXiv cs.SE
研究：LLM 生成的回归测试可能固化代码缺陷
一项研究将 LLM 生成的回归测试应用于 SciPy、Qiskit 和 pandas 的 145 个已合并 PR，发现 8%-17% 的生成测试属于固化缺陷的 fault-enforcing 测试，而只有 2.4%-4.8% 能揭示缺陷。

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