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Reprise：图模式引导抑制DL编译器已知缺陷的模糊测试

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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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LatestOct 7
arXiv 发布 Reprise 论文，提出用语义图模式引导图合成、在编译执行前避开 DL 编译器已知缺陷的模糊测试方法。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 7, 2026
  1. arXiv · Software Engineering
    Reprise：用模式引导的图合成抑制 DL 编译器模糊测试中的已知缺陷

    论文提出 DL 编译器模糊测试工具 Reprise，将已发现缺陷蒸馏为语义图模式，在图合成阶段重生成会触发已知缺陷的节点，从而在编译执行前避开它们。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 7）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct7Oct7Oct7Oct7

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.