3,583 papers
arXiv:2511.18782 72 24 нояб. 2025 г. PRO

Summary-Mediated Repair: исправление багов через пересказ кода

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM слепа к мелким багам в коде — < вместо <=, пропущенный +1, неправильная граница. Причина: токенизатор режет код на куски, однобуквенная разница не меняет токен. Модель буквально не видит проблему. Но та же модель отлично описывает что код ДОЛЖЕН делать — намерение без деталей реализации. Summary-Mediated Repair позволяет находить мелкие баги, которые модель пропускает при прямом исправлении кода. Метод работает в два шага: сначала просишь описать словами что код делает (резюме намерения), потом — написать код заново по этому описанию. Резюме работает как очистка — фиксирует намерение без багов реализации. При генерации с нуля модель пишет правильный код, потому что следует намерению, а не копирует ошибку.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с