CoHalLo：コードのハルシネーションの細かい位置特定

この論文は、AI生成コードにおけるコードのハルシネーションという重要な問題に取り組み、粗粒度の検出から行レベルの位置特定へと進んでいます。提案されたCoHalLoメソッドは、隠れ層のプロービングと構文解析を利用して、ハルシネーションを起こしているコード行を特定します。プローブネットワークの使用と、予測された抽象構文木（AST）と元のASTの比較は、斬新なアプローチです。手動で収集されたデータセットでの評価と、報告されたパフォーマンス指標（Top-1、Top-3などの精度、IFA、Recall@1％、Effort@20％）は、ベースラインと比較してこの方法の有効性を示しています。この研究は、AI支援ソフトウェア開発の信頼性を向上させるために、開発者がAI生成コードのエラーを特定して修正するための、より正確なツールを提供するという点で重要です。

• •CoHalLoは、行レベルのコードハルシネーションの位置特定のための新しい方法です。
• •プローブネットワークとAST比較を使用して、ハルシネーションを起こしているコード行を特定します。
• •報告された指標に基づいて、この方法はベースラインメソッドを上回っています。
• •この研究は、AI生成コードの信頼性の向上に貢献します。