LLM（半监督学习模型）和SWC（软件仓库挖掘）是如今软件工程领域中备受瞩目的研究工具。它们的结合能够在多个存储库中查找API破坏性变更，为开发人员提供了便利和准确的信息。
在软件开发过程中，API（应用程序编程接口）扮演着至关重要的角色。然而，由于软件的复杂性和不断变化的需求，API的破坏性变更可能会给开发过程带来困难和挑战。在这种情况下，使用LLM和SWC成为了找到变更并快速适应的关键。
LLM是一种机器学习模型，能够通过数据的学习来自动生成程序。结合SWC，它可以在不同的存储库中，识别出潜在的API破坏性变更。这种方法不仅能够提高查找的准确性，还能够帮助开发人员及时对变更做出响应。
通过在多个存储库中使用LLM和SWC，开发人员可以更好地了解API的变更情况，避免潜在的问题和错误。这种方法的高效性和准确性让它成为当今软件开发领域中的热门话题和关注点。
总的来说，LLM和SWC的结合在查找API破坏性变更方面展现出巨大的潜力。它们的使用不仅能够提高开发效率，还能够减少错误和问题，为软件工程领域带来新的发展和进步。让我们期待这一研究工具在未来的应用中发挥更大的作用！
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