CAT：调用链感知的LLM测试生成方法
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CAT：调用链感知的LLM测试生成方法
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AI 综述
研究者提出一种调用链感知的 LLM 单元测试生成方法 CAT，通过静态分析把调用链与依赖上下文写入提示词，并在生成失败时进行迭代修复。 在 Defects4J 基准上，CAT 相比 PANTA 将行覆盖率、分支覆盖率和变异得分分别提升 12.52、12.97 和 14.39 个百分点；相比 EvoSuite 分别提升 9.67、4.17 和 15.70 个百分点。上述结果由论文作者报告。
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最新进展10月15日 12:00
CAT：面向 Java 项目的调用链感知 LLM 测试生成方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AICAT：面向 Java 项目的调用链感知 LLM 测试生成方法
研究者提出调用链感知的 LLM 测试生成方法 CAT，通过静态分析将调用链与依赖上下文写入提示词，并支持生成失败时的迭代修复。在 Defects4J 基准上，CAT 相比 PANTA 将行覆盖率、分支覆盖率和变异得分分别提升 12.52、12.97 和 14.39 个百分点，相比 EvoSuite 分别提升 9.67、4.17 和 15.70 个百分点。
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