KG-AST 论文：按提交风险分配 CI 测试与 AI 审查预算
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KG-AST 论文：按提交风险分配 CI 测试与 AI 审查预算
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AI 综述
Henry Yeung 发布论文（arXiv:2611.06950），提出 KG-AST 方法：在运行重量级测试或 AI 审查前，基于 git 历史和代码图特征为每个 commit 打风险分，将 CI 测试和 AI 审查预算优先分配给高风险提交。 实验显示，在 11 种语言的 155 个开源项目上，只测试风险最高的 20% 提交可覆盖 49-64% 引入 bug 的提交，优于随机选 20% 和最大变更优先的 40-55%；在 20 个 Java 项目上以 15.1 个百分点优势胜出。 论文自述该方法存在局限：标签有噪声，预算指标假设重量级测试能捕获其覆盖的 bug，且未实际测量 CI 分钟数。
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最新进展11月6日 13:00
KG-AST 如何用预算化测试选择与 AI 审查降低 CI/CD 成本报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AIKG-AST 如何用预算化测试选择与 AI 审查降低 CI/CD 成本
KG-AST 基于提交历史和代码图特征为每个 commit 打风险分，将 CI 测试和 AI 审查预算优先分配给高风险提交。在 11 种语言的 155 个开源项目上，对风险最高的 20% 提交测试可覆盖 49-64% 的引入 bug 的提交，优于随机选择的 20% 和最大变更优先的 40-55%；在 20 个 Java 项目中以 15.1 个百分点优势胜出 19 个。
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