清华提出 DiffuTester:借 AST 结构模式为扩散 LLM 生成测试提速 2-3 倍
机器之心 · wechat · 2026-09-11
清华大学 AI 学院 AIAgent 课题组提出 DiffuTester,一个 training-free 的加速框架,解决扩散语言模型(dLLM)在单元测试生成中「越快越差」的 speed-quality trade-off。核心观察:针对同一方法的多个测试用例共享大量相似代码结构。
- 方法:在每个去噪步骤中,先执行常规基于置信度的解码,再用 AST 动态挖掘 batch 内多个测试用例的共享结构模式,额外保留对应 token,从而一次解码更多内容,减少总推理步数。
- 细节设计:采用逐行解析 AST,降低早期生成中的语法错误干扰;只保留高于阈值置信度的 token;且间隔若干步才做一次结构分析以控制开销。
- 实验:在 DiffuCoder 与 Dream 两个 dLLM、Python/C++/Java 三种语言上验证,在保持测试覆盖率的同时实现最高约 2–3× 加速,并显著降低计算开销;与基于 KV Cache 的加速方法天然兼容、可叠加。
论文已被 EMNLP 2026 接收,代码已开源(THU-Agent/DiffuTester),通讯作者李佳,一作杨乐康。
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