在软件工程师的日常工作中，寻找和修复代码中的问题是一个耗时且经常令人不快的因素。深度学习能否解决这一挑战并帮助工程师更快地提供更好的软件？在2021年神经信息处理系统会议（NeurIPS 2021）上提出的一项新研究–自我监督的错误检测和修复，提出了一个有前途的深度学习模型，称为BugLab。BugLab可以通过玩 “躲猫猫 “游戏，在不需要标记数据的情况下被训练来寻找和修复缺陷。
寻找和修复代码中的缺陷，不仅需要思考代码的结构，还需要解释软件工程师在代码注释、变量名称和其他地方留下的混乱的自然语言线索。例如，下面的代码片段解决了GitHub开源项目中的一个问题。
免责声明：BugLab并没有使用GPT-3。
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