代码大模型 / AI 编程

From What to How: Bridging User Requirements with Software Development Using Large Language Models

从‘是什么’到‘如何做’：利用大型语言模型弥合用户需求与软件开发之间的鸿沟

Xiao He, Ru Chen, Jialun Cao

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学大学） ； University of Science（科学大学） 纠错

专题命中 测试生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出DesBench基准测试，评估LLMs在软件设计相关任务中的表现，揭示LLMs在代码生成、面向对象建模及测试用例设计方面的局限性。

ATTest: Agent-Driven Tensor Testing for Deep Learning Library Modules

基于代理的张量测试：用于深度学习库模块的单元测试生成

Zhengyu Zhan, Ye Shang, Jiawei Liu, Chunrong Fang, Quanjun Zhang, Zhenyu Chen

专题命中 测试生成 ：unit test generation(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 ATTest通过基于代理的框架生成深度学习库模块的高效单元测试，显著提升测试覆盖率和稳定性。

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