Buchumschlag

Call-Chain-Aware LLM-Based Test Generation for Java Projects

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Guancheng, Xu, Qinghua, Briand, Lionel C., Guo, Zhaoqiang, Liu, Kui
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Software Engineering Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Mutation-Guided Unit Test Generation with a Large Language Model
von: Wang, Guancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hallucination to Consensus: Multi-Agent LLMs for End-to-End JUnit Test Generation
von: Xu, Qinghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-Guided Label Rebalancing for CPS Safety Monitoring
von: Ayotunde, John, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FlakyFix: Using Large Language Models for Predicting Flaky Test Fix Categories and Test Code Repair
von: Fatima, Sakina, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Legal Requirements Analysis
von: Abualhaija, Sallam, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An LLM-based Quantitative Framework for Evaluating High-Stealthy Backdoor Risks in OSS Supply Chains
von: Yan, Zihe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Projectional Decoding: Towards Semantic-Aware LLM Generation
von: Chen, Boqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLMs for Automated Unit Test Generation and Assessment in Java: The AgoneTest Framework
von: Lops, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM meets ML: Data-efficient Anomaly Detection on Unstable Logs
von: Hadadi, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptable and Precise: Enterprise-Scenario LLM Function-Calling Capability Training Pipeline
von: Zeng, Guancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automating the Detection of Requirement Dependencies Using Large Language Models
von: Darif, Ikram, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Digging Into the Internal: Causality-Based Analysis of LLM Function Calling
von: Ji, Zhenlan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SMARLA: A Safety Monitoring Approach for Deep Reinforcement Learning Agents
von: Zolfagharian, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Automated Testing of COBOL to Java Transformation
von: Hans, Sandeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)

System Safety Monitoring of Learned Components Using Temporal Metric Forecasting
von: Sharifi, Sepehr, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OBsmith: LLM-Powered JavaScript Obfuscator Testing
von: Jiang, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing LLM-Based Test Generation by Eliminating Covered Code
von: Xu, WeiZhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating LLM-Based Test Generation Under Software Evolution
von: Haroon, Sabaat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Test Before You Deploy: Governing Updates in the LLM Supply Chain
von: Chishti, Mohd Sameen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty Propagation in LLM-Based Systems
von: Xia, Boming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Call Me Maybe: Enhancing JavaScript Call Graph Construction using Graph Neural Networks
von: Bhuiyan, Masudul Hasan Masud, et al.
Veröffentlicht: (2025)

REMODEL-LLM: Transforming C code to Java using LLMs
von: Gupta, Aryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Validating LLM-Generated Programs with Metamorphic Prompt Testing
von: Wang, Xiaoyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Static Program Analysis Guided LLM Based Unit Test Generation
von: Roychowdhury, Sujoy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can LLM Generate Regression Tests for Software Commits?
von: Liu, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving LLM Code Generation via Requirement-Aware Curriculum Reinforcement Learning
von: Yin, Shouyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

You Name It, I Run It: An LLM Agent to Execute Tests of Arbitrary Projects
von: Bouzenia, Islem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VerilogReader: LLM-Aided Hardware Test Generation
von: Ma, Ruiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking the Value of Agent-Generated Tests for LLM-Based Software Engineering Agents
von: Chen, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-Based Automated Diagnosis Of Integration Test Failures At Google
von: Ziftci, Celal, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating LLMs on Sequential API Call Through Automated Test Generation
von: Huang, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Still Manual? Automated Linter Configuration via DSL-Based LLM Compilation of Coding Standards
von: Zhang, Zejun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-Based Test Case Generation in DBMS through Monte Carlo Tree Search
von: Chen, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Characterizing the Failure Modes of LLMs in Resolving Real-World GitHub Issues
von: Jiang, Yanjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tests as Prompt: A Test-Driven-Development Benchmark for LLM Code Generation
von: Cui, Yi
Veröffentlicht: (2025)

Bias Testing and Mitigation in LLM-based Code Generation
von: Huang, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Similar Pattern Annotation via Retrieval Knowledge for LLM-Based Test Code Fault Localization
von: Gharachorlu, Golnaz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EvoGPT: Leveraging LLM-Driven Seed Diversity to Improve Search-Based Test Suite Generation
von: Broide, Lior, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Empowered Event-Chain Driven Code Generation for ADAS in SDV systems
von: Petrovic, Nenad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM Test Generation via Iterative Hybrid Program Analysis
von: Gu, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2025)