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Less training, more repairing please: revisiting automated program repair via zero-shot learning., und . ESEC/SIGSOFT FSE, Seite 959-971. ACM, (2022)Optimizing test prioritization via test distribution analysis., , , , , , und . ESEC/SIGSOFT FSE, Seite 656-667. ACM, (2018)Large Language Models Are Zero-Shot Fuzzers: Fuzzing Deep-Learning Libraries via Large Language Models., , , , und . ISSTA, Seite 423-435. ACM, (2023)Fuzzing Automatic Differentiation in Deep-Learning Libraries., , , , , und . ICSE, Seite 1174-1186. IEEE, (2023)One Fuzzing Strategy to Rule Them All., , , , , , und . ICSE, Seite 1634-1645. ACM, (2022)On the Effectiveness of Unified Debugging: An Extensive Study on 16 Program Repair Systems., , , und . ASE, Seite 907-918. IEEE, (2020)Learning to Construct Better Mutation Faults., , , , und . ASE, Seite 64:1-64:13. ACM, (2022)A Unified Debugging Approach via LLM-Based Multi-Agent Synergy., , , , , und . CoRR, (2024)Magicoder: Empowering Code Generation with OSS-Instruct., , , , und . ICML, OpenReview.net, (2024)Defexts: a curated dataset of reproducible real-world bugs for modern JVM languages., , und . ICSE (Companion Volume), Seite 47-50. IEEE / ACM, (2019)