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LibShift Search: A similarity-driven model for mapping deprecated Python API methods to current alternatives
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DOI：10.1016/j.infsof.2026.108305.png)
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摘要
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使用大型语言模型（LLMs）生成源代码已取得快速进展，更新的模型现在能够生成语法正确且功能有效的代码。然而，一个持续存在的问题是：由于依赖静态的历史训练数据，这些模型经常建议过时或已弃用的API。随着第三方库的快速演变，这种不匹配给实际软件开发带来了挑战，特别是在维护代码质量和与当前最佳实践的兼容性方面。
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4.3
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