研究用小型本地模型生成 Linux 内核 Coccinelle 语义补丁

Mohanned Ahmed 等研究者在 arXiv 论文（arXiv:2611.16215）中提出一个引导式代码生成框架，用笔记本上运行的小型开源大语言模型（Qwen2.5-Coder 7B、Llama 3.1 8B、Gemma 3 4B）将 Linux 内核 API 迁移示例转化为 Coccinelle（SmPL）语义补丁。 框架做法是：先用脚本把迁移示例分解为变化变体树，模型在应用到示例的反馈下为每个变体写一条小规则；确定性组件负责修复 SmPL 语法并泛化驱动专有名称，规则按贪心方式组合，编译批评器则修复或拒绝输出无法编译的规则。 评测在预注册测试集上进行：7 个 API 迁移，其新 API 均出现在三个模型训练截止时间之后，共 122 个保留驱动转换；只有规则输出与人工修复一致且能编译才算解决。代码、提示、模型响应和结果均已公开。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。