KG-AST：按风险分配CI/CD测试与AI审查预算
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KG-AST：按风险分配CI/CD测试与AI审查预算
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AI 综述
2026年11月6日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Henry Yeung 的论文，提出 KG-AST 方法：依据 git 历史与代码图特征为每次提交打分，在运行重型测试或 AI 审查之前先评估风险，把测试与 AI 审查预算优先分配给高风险提交，并且只向 AI 审查者提供改动附近的图切片。论文在 11 种语言的 155 个开源项目上评估：测试风险最高的 20% 提交可覆盖 49-64% 的引入缺陷提交，随机选择为 20%，优先测试最大改动为 40-55%；仅看 diff 的 AI 审查者能精确找出 26% 的后续修复缺陷，加入图上下文后为 32%。作者同时说明，标签存在噪声，预算指标假设重型测试能捕获其覆盖的缺陷，且未测量 CI 分钟数。
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最新进展11月6日 13:00
KG-AST：用预算化测试选择与 AI 缺陷审查降低 CI/CD 成本报道时间线
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11月6日
- arXiv Artificial IntelligenceKG-AST：用预算化测试选择与 AI 缺陷审查降低 CI/CD 成本
KG-AST 依据 git 历史与代码图特征为每次提交打分，把测试与 AI 审查预算优先分配给高风险提交。在 11 种语言的 155 个开源项目上，测试风险最高的 20% 提交可覆盖 49-64% 的引入缺陷提交，随机选择为 20%，优先测试最大改动为 40-55%。仅看 diff 的 AI 审查者能精确找出 26% 的后续修复缺陷，加入图上下文后为 32%。
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