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Awesome GitHub RepositoriesAI-Generated Fixes
Automatic generation of candidate code patches to resolve discovered security vulnerabilities.
Distinct from Patch Generators: Focuses on the creation of fixes for vulnerabilities using LLMs, whereas Patch Generators traditionally refers to diff exporting tools.
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- princeton-nlp/swe-bench
princeton-nlp/SWE-bench
5,263Voir sur GitHubSWE-bench est un benchmark d'ingénierie logicielle et un framework d'évaluation conçu pour mesurer la capacité des grands modèles de langage à résoudre des problèmes GitHub réels. Il fournit des jeux de données et des suites d'évaluation pour vérifier si les correctifs de code générés par le modèle corrigent correctement les bugs logiciels. Le projet inclut un benchmark multimodal pour tester les modèles de langage visuels sur des problèmes impliquant des interfaces graphiques. Il utilise une collection de problèmes de dépôts pré-traités et de correctifs de référence (gold-standard) pour entraîner et tester les agents de codage IA. Le framework fournit une infrastructure pour la vérification de correctifs conteneurisés et des environnements d'exécution reproductibles pour assurer des tests cohérents sur différents systèmes. Il couvre l'exécution automatisée de cas de test, la vérification de la prédiction de correctifs et la génération de jeux de données d'apprentissage supervisé à partir de rapports de bugs réels.
Provides a capability for AI models to generate proposed code patches to resolve real-world software issues.
Python
