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一个深度学习模型,用于检测和修复错误而无需使用标记的数据

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在代码中查找和修复问题是软件工程师日常工作的时间耗时且经常令人不愉快的要素。深度学习能否解决这一挑战并帮助工程师更快地提供更好的软件?在一项新的研究中,在2021年神经信息处理系统会议(Neurips 2021)会议上提出的自我监督的错误检测和修复,提出了一个有希望的深度学习模型。可以通过玩“隐藏和搜索”游戏来培训BugLab,以查找和修复缺陷,而无需标记数据。

在代码中查找和修复缺陷不仅需要考虑代码的结构,还需要解释软件工程师在代码注释,可变名称和其他位置中留下的自然语言提示。例如,下面的代码片段解决了GitHub开源项目中的问题。

*免责声明:BugLab不使用GPT-3*

资料来源:[https://www.marktechpost.com/2021/12/17/microsoft-research-research-introduces-buglab-a-a-deep-leab-a-deep-learning-model-to-to-detect--fix-fix-fix-bugs-without-without-without-using-using-using-using-using-using-using-ins-labelled -数据/]()

原文:

Finding and repairing problems in code is a time-consuming and frequently unpleasant element of software engineers’ day-to-day work. Can deep learning solve this challenge and help engineers offer better software faster? In a new study, Self-Supervised Bug Detection and Repair, presented at the 2021 Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021), a promising deep learning model was proposed called BugLab. BugLab can be trained to find and repair flaws without the need for labeled data by playing a “hide and seek” game.

Finding and fixing flaws in code necessitates not just thinking about the structure of the code but also interpreting confusing natural language cues left by software engineers in code comments, variable names, and other places. For example, the code snippet below resolves an issue in a GitHub open-source project.

*Disclaimer: BugLab doesn't use GPT-3*

Source: [https://www.marktechpost.com/2021/12/17/microsoft-research-introduces-buglab-a-deep-learning-model-to-detect-and-fix-bugs-without-using-labelled-data/]()

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