論文の概要: CrashFixer: A crash resolution agent for the Linux kernel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20412v2
• Date: Tue, 13 May 2025 18:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 15:30:05.606424
• Title: CrashFixer: A crash resolution agent for the Linux kernel
• Title（参考訳）: CrashFixer: Linuxカーネルのクラッシュ解決エージェント
• Authors: Alex Mathai, Chenxi Huang, Suwei Ma, Jihwan Kim, Hailie Mitchell, Aleksandr Nogikh, Petros Maniatis, Franjo Ivančić, Junfeng Yang, Baishakhi Ray,
• Abstract要約: この作業は、システムレベルのLinuxカーネルバグのベンチマークと、Linuxカーネルで実験を実行するプラットフォームを共有するkGymの上に構築されている。 CrashFixerはLinuxカーネルのバグに適応する最初のLCMベースのソフトウェア修復エージェントである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.152358195983155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code large language models (LLMs) have shown impressive capabilities on a multitude of software engineering tasks. In particular, they have demonstrated remarkable utility in the task of code repair. However, common benchmarks used to evaluate the performance of code LLMs are often limited to small-scale settings. In this work, we build upon kGym, which shares a benchmark for system-level Linux kernel bugs and a platform to run experiments on the Linux kernel. This paper introduces CrashFixer, the first LLM-based software repair agent that is applicable to Linux kernel bugs. Inspired by the typical workflow of a kernel developer, we identify the key capabilities an expert developer leverages to resolve a kernel crash. Using this as our guide, we revisit the kGym platform and identify key system improvements needed to practically run LLM-based agents at the scale of the Linux kernel (50K files and 20M lines of code). We implement these changes by extending kGym to create an improved platform - called kGymSuite, which will be open-sourced. Finally, the paper presents an evaluation of various repair strategies for such complex kernel bugs and showcases the value of explicitly generating a hypothesis before attempting to fix bugs in complex systems such as the Linux kernel. We also evaluated CrashFixer's capabilities on still open bugs, and found at least two patch suggestions considered plausible to resolve the reported bug.
• Abstract（参考訳）: コード大言語モデル(LLM)は、多数のソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて印象的な機能を示している。 特に、彼らはコード修復のタスクにおいて顕著な有用性を示してきた。 しかし、LLMの性能を評価するのによく使われるベンチマークは、小さな設定に限られることが多い。 本研究は,システムレベルのLinuxカーネルバグのベンチマークと,Linuxカーネル上で実験を行うプラットフォームを共有するkGym上に構築する。 CrashFixerはLinuxカーネルのバグに適応する最初のLCMベースのソフトウェア修復エージェントである。 カーネル開発者の典型的なワークフローにインスパイアされた私たちは、専門家開発者がカーネルクラッシュを解決するために利用する重要な機能を特定します。 我々はこれをガイドとして、kGymプラットフォームを再検討し、Linuxカーネル(50Kファイルと2000万行のコード)のスケールでLLMベースのエージェントを実際に実行するために必要な重要なシステム改善を特定します。 この変更は、kGymを拡張して、kGymSuiteと呼ばれる改良されたプラットフォームを作成することで実現します。 最後に、そのような複雑なカーネルのバグに対する様々な修復戦略の評価を行い、Linuxカーネルのような複雑なシステムのバグを修正する前に、仮説を明示的に生成する価値を示す。 我々はまた、まだオープンなバグに対するCrashFixerの機能を評価し、報告されたバグを解決するには、少なくとも2つのパッチ提案を見つけました。

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