速報 AI 寫程式碼的「對抗式測試強化迴圈」：新研究揭露模型自我驗證的盲點 亞利桑那州立大學研究人員提出一種對抗式測試強化迴圈（Adversarial Test-Hardening Loop），用於改善 AI 生成程式碼的測試品質。該方法由 Tester 模型產生測試案例，再透過突變測試找出存活缺陷，最後由 Critic 模型針對這些缺陷撰寫新測試，所有驗證過程皆由機械式判斷完成，避免模型互評的偏誤。
