代码大模型 / AI 编程

Enhancing LLM-Based Test Generation by Eliminating Covered Code

通过消除已覆盖代码增强基于LLM的测试生成

WeiZhe Xu, Mengyu Liu, Fanxin Kong

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； Washington State University（华盛顿州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于LLM的单元测试生成方法，通过上下文检索和迭代测试生成与代码消除，提升复杂方法的测试覆盖率。

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