כתבה
arXiv cs.AI ·
DeepDiscovery: פלטפורמה לאיתור מיקום לצורך רכישת תחום-משימה במאגרי קוד
DeepDiscovery: A Location-Inference Framework for Task-Level Repository Understanding
DeepDiscovery היא פלטפורמה שמאפשרת איתור מיקום לצורך רכישת תחום-משימה במאגרי קוד. הפלטפורמה משתמשת בשני שלבים של איתור מיקום כדי לאתר נקודות-ציון עם רמת ביטחון גבוהה ולרכוש תחום-משימה רחב יותר. DeepDiscovery הוכיחה את עצמה כפלטפורמה יעילה לרכישת תחום-משימה במאגרי קוד, והיא יכולה לשפר את יעילות סולושן-אג'נטים במשימות SE מורכבות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2606.22906v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language models have shown strong performance on software engineering (SE) tasks, yet understanding large industrial repositories remains challenging. Existing methods often retrieve only local fragments and fail to recover the broader task-relevant context needed for complex repository-level tasks. We present DeepDiscovery, a task-level repository-understanding method for large industrial codebases. DeepDiscovery uses a two-stage \textit{Location--Inference} framework to localize high-confidence task anchors and recover broader task-relevant context over multi-relational repository structure under budget constraints. Across controlled method-level evaluation, organization-internal industrial repository-understanding scenarios
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית