Reprise：图模式引导抑制DL编译器已知缺陷的模糊测试

2026年10月7日，arXiv 软件工程方向发布一手论文，提出面向深度学习（DL）编译器的模糊测试工具 Reprise。该工具的核心思路是将测试过程中已发现的缺陷蒸馏为语义图模式，随后在图合成阶段重新生成会触发这些已知缺陷的节点，从而在编译执行之前避开它们。论文将这一方法定位为对现有 DL 编译器模糊测试流程的改进：通过模式引导的图合成，让模糊测试不再反复命中已经记录在案的缺陷，而是把执行资源集中在尚未被发现的潜在问题上。目前公开信息仅涵盖该论文提出的方法与目标，尚未披露具体实验数据、对比基线或在真实编译器上的验证结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。