SynergyBug：一种用于自主调试和代码修复的深度学习方法

快速阅读: 《Nature.com》消息，SynergyBug结合BERT与GPT-3，自动检测并修复软件缺陷，准确率达98.79%，显著提升调试效率与系统质量。

缺陷检测与解决对于保持软件系统的质量、可靠性和性能至关重要。在当今复杂的软件架构中，手动调试以及传统的基于静态规则的方法显得效率低下。SynergyBug 结合了 BERT 和 GPT-3，能够从多个来源自主检测并修复缺陷。它通过构建一个自动化系统来诊断并自动修复软件缺陷，从而最大限度地减少人工干预。该框架将 BERT 作为上下文机制，与 GPT-3 相结合，以生成缺陷修复功能。缺陷报告中的语义模式，以及错误日志和文档，被输入到 BERT 中以生成上下文嵌入。GPT-3 则利用这些生成的嵌入，生成代码修复、代码片段以及详细解释，以解决检测到的问题。

该系统通过将检测与修复步骤整合为一个统一的过程，实现了持续的自动调试。实验结果表明，其性能优于传统缺陷检测方法，准确率高达 98.79%，同时具有 97.23% 的精确率和 96.56% 的召回率。该系统在功能、性能和安全缺陷方面的检测能力表现出色，其中检测率分别达到 94%、90% 和 92%。

实验结果再次验证了 SynergyBug 的优越性能，其准确率高达 98.79%，精确率为 97.23%，召回率为 96.56%。SynergyBug 展示了其出色的扩展能力，即使处理超过 10 万份缺陷报告，也不会明显影响系统性能。该系统提供了更快的调试能力，有助于提升整个软件开发过程的质量。

本文探讨了 SynergyBug 作为一种可以通过主动而非仅仅被动策略来革新缺陷管理的工具。在安全计划中实施人工监控与管理培训系统偏差，代表了重要的组织因素。研究最终确认，SynergyBug 是一项关键的发展，标志着向维护复杂软件系统操作安全的自动化调试工具迈出了重要一步。

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