CCrepairBench: A High-Fidelity Benchmark and Reinforcement Learning Framework for C++ Compilation Repair
作者: Weixuan Sun, Jucai Zhai, Dengfeng Liu, Xin Zhang, Xiaojun Wu, Qiaobo Hao, AIMgroup, Yang Fang, Jiuyang Tang
分类: cs.AI
发布日期: 2025-09-19
💡 一句话要点
提出CCrepairBench：用于C++编译修复的高保真基准和强化学习框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: C++编译修复 强化学习 代码自动修复 大型语言模型 数据集构建
📋 核心要点
- 现有C++编译修复方法缺乏大规模高保真数据集，且监督学习方法难以生成语义正确的补丁。
- 提出基于强化学习的C++编译修复框架，使用混合奖励信号引导模型生成语义正确的补丁。
- 构建CCrepair数据集，并使用LLM-as-a-Judge进行两阶段评估，实验表明该方法有效提升模型性能。
📝 摘要（中文）
C++编译错误的自动修复是一个重要的挑战，对开发者生产力至关重要。该领域的发展受到两个主要因素的限制：缺乏大规模、高保真数据集，以及传统监督方法的局限性，这些方法通常无法生成语义正确的补丁。本文通过引入一个包含三个核心贡献的综合框架来解决这些问题。首先，我们提出了CCrepair，这是一个通过复杂的生成-验证流程构建的新型大规模C++编译错误数据集。其次，我们提出了一种由混合奖励信号引导的强化学习（RL）范式，将重点从单纯的可编译性转移到修复的语义质量。最后，我们建立了一个稳健的两阶段评估系统，提供这种信号，该系统以LLM-as-a-Judge为中心，其可靠性已根据一组人类专家的集体判断进行了严格验证。这种集成方法使训练目标与生成高质量、非平凡的补丁对齐，这些补丁在语法和语义上都是正确的。实验证明了我们方法的有效性。我们经过RL训练的Qwen2.5-1.5B-Instruct模型实现了与Qwen2.5-14B-Instruct模型相当的性能，验证了我们训练范式的效率。我们的工作为研究界提供了一个有价值的新数据集和一个更有效的范例，用于训练和评估稳健的编译修复模型，为更实用和可靠的自动编程助手铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：C++编译错误的自动修复旨在提高开发者效率，但现有方法受限于数据集规模和质量，以及监督学习方法难以保证修复的语义正确性。现有方法难以生成既能通过编译，又在语义上正确的补丁。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，通过混合奖励信号（包括编译成功率和语义正确性评估）来训练模型，使其能够生成高质量的C++编译修复补丁。这种方法旨在克服传统监督学习的局限性，并更有效地利用大型语言模型的能力。
技术框架：该框架包含三个主要组成部分：1) CCrepair数据集的构建，通过生成-验证流程创建大规模C++编译错误数据集；2) 基于强化学习的训练范式，使用混合奖励信号引导模型学习；3) 两阶段评估系统，使用LLM-as-a-Judge评估补丁的质量。整体流程是，首先使用CCrepair数据集训练强化学习模型，然后使用两阶段评估系统评估模型生成的补丁。
关键创新：关键创新在于使用强化学习和混合奖励信号来训练C++编译修复模型。传统的监督学习方法通常只关注编译成功率，而忽略了语义正确性。该论文提出的方法通过引入语义正确性评估作为奖励信号，使得模型能够生成更高质量的补丁。此外，使用LLM-as-a-Judge进行评估也是一个创新点，可以更有效地评估补丁的语义正确性。
关键设计：混合奖励信号是关键设计之一，它结合了编译成功率和语义正确性评估。语义正确性评估通过LLM-as-a-Judge实现，该LLM经过人工标注数据的验证，确保其评估结果的可靠性。此外，强化学习模型的具体结构（例如，使用的transformer架构、训练参数等）也是关键设计，但论文中没有详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，经过RL训练的Qwen2.5-1.5B-Instruct模型实现了与Qwen2.5-14B-Instruct模型相当的性能，验证了该训练范式的效率。这意味着在保证性能的前提下，可以使用更小的模型，降低计算成本。该结果表明，通过强化学习和混合奖励信号，可以有效地训练C++编译修复模型。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动编程助手、代码自动修复工具等领域，帮助开发者快速修复C++编译错误，提高开发效率。通过提供高质量的编译修复建议，可以减少开发者的调试时间，降低软件开发成本，并提升软件质量。未来，该技术有望集成到IDE等开发环境中，实现更智能化的代码辅助功能。
📄 摘要（原文）
The automated repair of C++ compilation errors presents a significant challenge, the resolution of which is critical for developer productivity. Progress in this domain is constrained by two primary factors: the scarcity of large-scale, high-fidelity datasets and the limitations of conventional supervised methods, which often fail to generate semantically correct patches.This paper addresses these gaps by introducing a comprehensive framework with three core contributions. First, we present CCrepair, a novel, large-scale C++ compilation error dataset constructed through a sophisticated generate-and-verify pipeline. Second, we propose a Reinforcement Learning (RL) paradigm guided by a hybrid reward signal, shifting the focus from mere compilability to the semantic quality of the fix. Finally, we establish the robust, two-stage evaluation system providing this signal, centered on an LLM-as-a-Judge whose reliability has been rigorously validated against the collective judgments of a panel of human experts. This integrated approach aligns the training objective with generating high-quality, non-trivial patches that are both syntactically and semantically correct. The effectiveness of our approach was demonstrated experimentally. Our RL-trained Qwen2.5-1.5B-Instruct model achieved performance comparable to a Qwen2.5-14B-Instruct model, validating the efficiency of our training paradigm. Our work provides the research community with a valuable new dataset and a more effective paradigm for training and evaluating robust compilation repair models, paving the way for more practical and reliable automated programming assistants.