Buchumschlag

CigaR: Cost-efficient Program Repair with LLMs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hidvégi, Dávid, Etemadi, Khashayar, Bobadilla, Sofia, Monperrus, Martin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Software Engineering Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

RepairBench: Leaderboard of Frontier Models for Program Repair
von: Silva, André, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mokav: Execution-driven Differential Testing with LLMs
von: Etemadi, Khashayar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RepairLLaMA: Efficient Representations and Fine-Tuned Adapters for Program Repair
von: Silva, André, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bootstrapping Coding Agents: The Specification Is the Program
von: Monperrus, Martin
Veröffentlicht: (2026)

ITER: Iterative Neural Repair for Multi-Location Patches
von: Ye, He, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Gradient-Based Program Repair: Fixing Bugs in Continuous Program Spaces
von: Silva, André, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DISL: Fueling Research with A Large Dataset of Solidity Smart Contracts
von: Morello, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generative AI to Generate Test Data Generators
von: Baudry, Benoit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Do Automated Fixes Truly Mitigate Smart Contract Exploits?
von: Bobadilla, Sofia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Effectively Leveraging Execution Traces for Program Repair with Code LLMs
von: Haque, Mirazul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VeCoGen: Automating Generation of Formally Verified C Code with Large Language Models
von: Sevenhuijsen, Merlijn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CppPerf: An Automated Pipeline and Dataset for Performance-Improving C++ Commits
von: Ho, Tommy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dirty-Waters: Detecting Software Supply Chain Smells
von: Liu, Raphina, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Supersonic: Learning to Generate Source Code Optimizations in C/C++
von: Chen, Zimin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On Randomness in Agentic Evals
von: Bjarnason, Bjarni Haukur, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PoCo: Agentic Proof-of-Concept Exploit Generation for Smart Contracts
von: Andersson, Vivi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Program Repair: Emerging trends pose and expose problems for benchmarks
von: Renzullo, Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Disproving Program Equivalence with LLMs
von: Allamanis, Miltiadis, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ENCORE: Ensemble Learning using Convolution Neural Machine Translation for Automatic Program Repair
von: Lutellier, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Galapagos: Automated N-Version Programming with LLMs
von: Ron, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Aligning the Objective of LLM-based Program Repair
von: Xu, Junjielong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Software Supply Chain Smells: Lightweight Analysis for Secure Dependency Management
von: Schmid, Larissa, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-based Property-based Test Generation for Guardrailing Cyber-Physical Systems
von: Etemadi, Khashayar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Renaissance of Literate Programming in the Era of LLMs: Enhancing LLM-Based Code Generation in Large-Scale Projects
von: Zhang, Wuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Repairing vulnerabilities without invisible hands. A differentiated replication study on LLMs
von: Camporese, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Challenging Bug Prediction and Repair Models with Synthetic Bugs
von: Ibrahimzada, Ali Reza, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LLMs as Compiler for Arabic Programming Language
von: Sibaee, Serry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Variable Name Repair: Learning to Rename Identifiers for Readability
von: Yousuf, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SynthFix: Adaptive Neuro-Symbolic Code Vulnerability Repair
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Art of Repair: Optimizing Iterative Program Repair with Instruction-Tuned Models
von: Ruiz, Fernando Vallecillos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Semantic-based Optimization Approach for Repairing LLMs: Case Study on Code Generation
von: Gu, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shapley-Guided Neural Repair Approach via Derivative-Free Optimization
von: Sun, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

QiMeng-PRepair: Precise Code Repair via Edit-Aware Reward Optimization
von: Ke, Changxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Assessing the Latent Automated Program Repair Capabilities of Large Language Models using Round-Trip Translation
von: Ruiz, Fernando Vallecillos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Software Supply Chain Security of Web3
von: Monperrus, Martin
Veröffentlicht: (2025)

MatchFixAgent: Language-Agnostic Autonomous Repository-Level Code Translation Validation and Repair
von: Ibrahimzada, Ali Reza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Teaching LLMs Program Semantics via Symbolic Execution Traces
von: Bayer, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quality Matters: Evaluating Synthetic Data for Tool-Using LLMs
von: Iskander, Shadi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Grand Software Supply Chain of AI Systems
von: Cesarano, Carmine, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scikit-fingerprints: easy and efficient computation of molecular fingerprints in Python
von: Adamczyk, Jakub, et al.
Veröffentlicht: (2024)