Testing Framework Migration with Large Language Models
यह शोध पत्र वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के एक क्यूरेटेड डेटासेट का उपयोग करके, पायथन टेस्ट सूट्स को \texttt{unittest} से \texttt{Pytest} में माइग्रेट करने को स्वचालित करने में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (GPT-4o और Claude Sonnet 4) की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि LLMs इस प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं, लेकिन लगभग आधे जनरेट किए गए माइग्रेशन विफल हो जाते हैं और मॉडल एवं प्रॉम्पटिंग रणनीति के आधार पर विशिष्ट व्यवहारिक अंतर प्रदर्शित करते हैं।