論文の概要: Kodezi Chronos: A Debugging-First Language Model for Repository-Scale, Memory-Driven Code Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12482v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 09:08:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.195872
• Title: Kodezi Chronos: A Debugging-First Language Model for Repository-Scale, Memory-Driven Code Understanding
• Title（参考訳）: Kodezi Chronos: リポジトリスケール、メモリ駆動コード理解のためのデバッグファースト言語モデル
• Authors: Ishraq Khan, Assad Chowdary, Sharoz Haseeb, Urvish Patel,
• Abstract要約: Kodezi Chronosは、自律的なコード理解とメンテナンスのための次世代アーキテクチャである。 我々の評価では,ソフトウェア工学分野に特化して,新しいマルチランダム検索ベンチマークを導入している。 Chronosは以前のLCMやコードモデルよりも優れており、実際のバグ検出とデバッグサイクルの最大40%削減が23%改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have advanced code generation and software automation, but are fundamentally constrained by limited inference-time context and lack of explicit code structure reasoning. We introduce Kodezi Chronos, a next-generation architecture for autonomous code understanding, debugging, and maintenance, designed to operate across ultra-long contexts comprising entire codebases, histories, and documentation, all without fixed window limits. Kodezi Chronos leverages a multi-level embedding memory engine, combining vector and graph-based indexing with continuous code-aware retrieval. This enables efficient and accurate reasoning over millions of lines of code, supporting repository-scale comprehension, multi-file refactoring, and real-time self-healing actions. Our evaluation introduces a novel Multi Random Retrieval benchmark, specifically tailored to the software engineering domain. Unlike classical retrieval benchmarks, this method requires the model to resolve arbitrarily distant and obfuscated associations across code artifacts, simulating realistic tasks such as variable tracing, dependency migration, and semantic bug localization. Chronos outperforms prior LLMs and code models, demonstrating a 23% improvement in real-world bug detection and reducing debugging cycles by up to 40% compared to traditional sequence-based approaches. By natively interfacing with IDEs and CI/CD workflows, Chronos enables seamless, autonomous software maintenance, elevating code reliability and productivity while reducing manual effort. These results mark a critical advance toward self-sustaining, continuously optimized software ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、高度なコード生成とソフトウェア自動化を持っているが、基本的には推論時間の制限と明示的なコード構造推論の欠如によって制約されている。 Kodezi Chronosは、自律的なコード理解、デバッグ、メンテナンスのための次世代アーキテクチャで、コードベース全体、履歴、ドキュメントからなる超長期のコンテキストを、すべて固定されたウィンドウ制限なしで運用できるように設計されています。 Kodezi Chronosは、ベクトルとグラフベースのインデックスと継続的コード認識検索を組み合わせたマルチレベル埋め込みメモリエンジンを活用している。 これにより、数百万行のコードに対する効率的かつ正確な推論、リポジトリスケールの理解、複数ファイルのリファクタリング、リアルタイムの自己修復アクションをサポートできます。 我々の評価では,ソフトウェア工学分野に特化して,新しいマルチランダム検索ベンチマークを導入している。 古典的な検索ベンチマークとは異なり、この方法では、変数トレース、依存性マイグレーション、セマンティックバグローカライゼーションといった現実的なタスクをシミュレートすることで、コードアーティファクト間の任意の距離と難解な関連を解決する必要がある。 Chronosは以前のLCMやコードモデルよりも優れており、従来のシーケンスベースのアプローチと比較して、現実のバグ検出とデバッグサイクルの最大40%削減が23%改善されている。 IDEやCI/CDワークフローとネイティブに対話することで、Chronosはシームレスで自律的なソフトウェアメンテナンスを可能にし、コードの信頼性と生産性を高めながら、手作業の労力を削減できる。 これらの結果は、自己維持的で継続的に最適化されたソフトウェアエコシステムへの重要な進歩を示す。

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