論文の概要: Monte Carlo Tree Search for Execution-Guided Program Repair with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00129v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 03:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:32.964075
• Title: Monte Carlo Tree Search for Execution-Guided Program Repair with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた実行誘導型プログラム修復のためのモンテカルロ木探索
• Authors: Yixuan Liang,
• Abstract要約: 我々は,Monte Carlo Tree Search(MCTS)と大規模言語モデルを統合するハイブリッドフレームワークであるCodePilotを紹介した。 SWE-bench Liteの実験では、CodePilotはオープンウェイトモデルを使用して24.67%の解決率を獲得し、同等のベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated program repair with large language models remains challenging at the repository level due to long-horizon reasoning requirements and the limitations of autoregressive decoding. We present CodePilot, a hybrid framework that integrates Monte Carlo Tree Search (MCTS) with large language models to enable execution-guided program repair for real-world GitHub issues. CodePilot performs hierarchical fault localization from repository to file and function level, explores diverse patch trajectories using MCTS, and leverages execution feedback as a reward signal to guide search and refinement. The framework further incorporates confidence-calibrated generation to selectively refine low-confidence outputs. Experiments on SWE-bench Lite demonstrate that CodePilot achieves a 24.67% issue resolution rate using open-weight models, outperforming comparable baselines. These results suggest that combining symbolic search with neural language models is an effective strategy for scalable, execution-aware software engineering automation.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルによるプログラムの自動修復は、長期の推論要求と自動回帰復号の制限のため、リポジトリレベルでは依然として困難である。 我々は,Monte Carlo Tree Search(MCTS)と大規模言語モデルを統合するハイブリッドフレームワークであるCodePilotを紹介した。 CodePilotは、リポジトリからファイル、関数レベルへの階層的なフォールトローカライゼーションを実行し、MCTSを使用してさまざまなパッチトラジェクトリを調査し、検索と洗練をガイドする報奨信号として実行フィードバックを活用する。 このフレームワークはさらに信頼性校正生成を取り入れ、低信頼出力を選択的に洗練する。 SWE-bench Liteの実験では、CodePilotはオープンウェイトモデルを使用して24.67%の解決率を獲得し、同等のベースラインを上回っている。 これらの結果は、シンボリック検索とニューラルネットワークモデルを組み合わせることが、スケーラブルで実行対応のソフトウェアエンジニアリング自動化のための効果的な戦略であることを示唆している。

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