基于运行时值反馈优化 LLM 定向测试输入生成
原标题：Refining LLM-based Directed Test Input Generation via Runtime Value Feedback
AI 摘要
arXiv 上发布了一篇关于基于 LLM 的定向测试输入生成的研究论文，提出了一种名为 ReDig 的运行时反馈引导的优化框架。该框架通过添加控制循环，利用先前测试执行中观察到的运行时值来优化 LLM 生成的测试输入，以提高目标代码行的覆盖率。在 Poppler 和 Libsndfile 的案例研究中，ReDig 能够有效诊断测试脚本失败的原因并利用反馈改进后续测试脚本。
正文节选
Computer Science > Software Engineering Title:Refining LLM-based Directed Test Input Generation via Runtime Value Feedback View PDF HTML (experimental) Abstract:LLM-based directed input generation techniques have shown promising effectiveness at producing target-reaching test inputs. However, due to the constraint of available code information and inherent unpredictability of LLM inference, reliable directed input generation requires mechanisms to ground the process in observed runti