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AI 大模型

AI Agent

智能体、工具调用、规划、工作流、多智能体和自主任务执行。

2026-06-08 至 2026-06-08 共收录 155 信号源:cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE

1. 多智能体 25 篇

2606.07487 2026-06-08 cs.MA cs.GT cs.SI 新提交 67%

Modelling Opinion Dynamics at Scale with Deep MARL

用深度MARL建模大规模意见动态

Lukas Seier, Brandon Kaplowitz, Sebastian Towers, Richard Bailey, Jakob Foerster

专题命中 多智能体 :agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 提出GPU加速的共识与真相发现游戏,扩展其他玩法至一般和社交互动,在Bluesky网络子集上验证模型,发现高从众性降低集体准确性并促进不诚实行为。

Comments 35 pages, 28 figures, preprint

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2606.06686 2026-06-08 cs.RO cs.DS 新提交 67%

On the Hardness of Optimal Motion on Trees

关于树上最优运动的难度

Tzvika Geft

机构 * Rutgers University(罗切斯特大学)

专题命中 多智能体 :agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文证明,在树上,带标签和2色变体的多智能体路径寻找(MAPF)问题在距离、makespan和flowtime三个目标下均为NP难,解决了长期未决的经典Pebble Motion问题。

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2603.17003 2026-06-08 math.OC cs.SY eess.SY 版本更新 67%

Constricting Tubes for Prescribed-Time Safe Control

为指定时间安全控制设计的约束管

Darshan Gadginmath, Ahmed Allibhoy, Fabio Pasqualetti

专题命中 多智能体 :agent(abstract);multi-agent(abstract)

AI总结 本文提出了一种约束控制屏障函数框架,用于具有输入约束的控制仿射系统指定时间控制。通过构造一个随时间变化的安全管,从包含初始条件的放松集缩小到目标集,确保在用户指定的截止时间内恢复。框架通过单个仿射约束每时间步,实现可扩展性。

Comments 8 pages, 6 figures

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2606.07124 2026-06-08 cs.IT math.IT stat.ML 新提交 50%

Information-Theoretic Bounds for Sparse Covariance Estimation in the Vertical-Split Distributed Model

垂直分割分布式模型中稀疏协方差估计的信息论界

Jing Yee Tan, Guangyue Han

专题命中 多智能体 :agent(abstract)

AI总结 研究垂直分割分布式设置下稀疏协方差矩阵的极小化估计误差,证明稀疏性可降低通信和样本复杂度,并给出匹配的上下界。

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2. 工作流自动化 18 篇

2606.06820 2026-06-08 cs.LG cs.AI 新提交 88%

SCALE: Scalable Cross-Attention Learning with Extrapolation for Agentic Workflow Scheduling

SCALE: 可扩展的交叉注意力学习与外推方法用于智能体工作流调度

Zhifei Xu, Jierui Lan, Zixuan Liang, Aiji Liang, Jinxi He

机构 * Faculty of Arts and Sciences, Beijing Normal University(北京师范大学文理学院)

专题命中 工作流自动化 :workflow(title,abstract);agentic(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SCALE调度器,通过交叉注意力指针网络和结构化表示正则化,实现无需微调即可泛化到不同规模集群的深度强化学习工作流调度。

Comments Submitted to Computer Networks

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2606.06893 2026-06-08 cs.AI 新提交 83%

Workflow-to-Skill: Skill Creation via Routing-Workflow-Semantics-Attachments Decomposition

工作流到技能:通过路由-工作流-语义-附件分解创建技能

Yuyang Zhang, Xinyuan Han, Xudong Jiang, Run Wang

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University(航天信息安全部门与可信计算重点实验室,教育部,网络安全科学与工程学院,武汉大学) Nanchang University(南昌大学)

专题命中 工作流自动化 :workflow(title,abstract);agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出RWSA中间表示和W2S框架,从异构交互证据中自动构建技能,通过分解工作流结构、执行语义和运行时附件,提升行为重放一致性10.5%。

Comments 10 pages, 2 figures

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2606.05654 2026-06-08 cs.SE cs.AI cs.LG 版本更新 82%

When Surface Form Changes Moderation Decisions: A Paired Study of Code-Mixed Workflow Instability

当表面形式改变审核决策:代码混合工作流不稳定性的配对研究

Suraj Babu Thimma Krishnaram, Yibo Hu, Karthikeyan Saravanan

专题命中 工作流自动化 :workflow(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 通过配对评估设置,研究在清洁英语与泰米尔语-英语代码混合输入下,仇恨审核工作流的变化,发现代码混合导致决策翻转率高达0.265,并增加审核负担和误报。

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2606.06838 2026-06-08 cs.SE cs.AI 新提交 81%

LLM Agent-Assisted Reverse Engineering with Quantitative Readability Metrics

LLM 代理辅助逆向工程与定量可读性指标

Neil Archibald, Ruben Thijssen

机构 * University of Cambridge(剑桥大学)

专题命中 工作流自动化 :agent(title);workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出定量可读性分数(QRS)框架,结合结构相似性门控与三个可读性子指标,指导 LLM 代理提升反编译代码可读性,同时保持功能正确性。

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2606.03161 2026-06-08 cs.MA cs.AI 版本更新 79%

OpenAgenet / OAN White Paper: Open Infrastructure for Trusted Agent Interconnection

OpenAgenet/OAN:可信智能体互连的开放基础设施

Jinliang Xu

机构 * China Academy of Information and Communications Technology(信息与通信技术研究院)

专题命中 工作流自动化 :agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对智能体从孤立应用转向开放多运营商网络时面临的身份验证、治理状态、发现授权、新鲜度和信任证据问题,提出协议无关的信任层OAN,通过根治理身份准入、注册商辅助注册、根验证包发布、授权感知发现和签名可信调用来实现可信互连。

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2606.02672 2026-06-08 cs.AR cs.ET 78%

Heterogeneous Mapping for Analog In-Memory Computing Accelerators: A Unified Workflow

模拟内存计算加速器的异构映射:统一工作流

Corey Lammie

专题命中 工作流自动化 :workflow(title,abstract)

AI总结 本文提出一个统一的四阶段工作流,用于将DNN工作负载分区到模拟内存计算加速器中的模拟和数字资源上,并通过GPT-2案例展示了投影级映射和选择性数字执行的重要性。

Comments Accepted by IEEE Computer Architecture Letters

Journal ref IEEE Computer Architecture Letters 2026

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2411.01024 2026-06-08 cond-mat.mtrl-sci 78%

Artificial Intelligence-Assisted Workflow for Transmission Electron Microscopy: From Data Analysis Automation to Materials Knowledge Unveiling

人工智能辅助的透射电子显微镜工作流程:从数据自动化分析到材料知识揭示

Marc Botifoll, Ivan Pinto-Huguet, Enzo Rotunno, Thomas Galvani, Catalina Coll, Payam Habibzadeh Kavkani, Maria Chiara Spadaro, Yann-Michel Niquet, Martin Borstad Eriksen, Sara Marti-Sanchez, Georgios Katsaros, Giordano Scappucci, Peter Krogstrup, Giovanni Isella, Andreu Cabot, Gonzalo Merino, Pablo Ordejon, Stephan Roche, Vincenzo Grillo, Jordi Arbiol

专题命中 工作流自动化 :workflow(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合人工智能的透射电子显微镜工作流程,用于设备异质结构的全面表征、建模与模拟,通过自动化分析提升材料研究效率,揭示原子结构对功能特性的影响。

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2606.07491 2026-06-08 cs.DC cs.AI cs.LG cs.SE 新提交 67%

Twelve quick tips for designing AI-driven HPC workflows

设计AI驱动的高性能计算工作流的十二条快速技巧

Jamie J. Alnasir

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) Royal Holloway University of London(伦敦皇家霍洛威大学)

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.LG、cs.SE

AI总结 本文针对AI与HPC融合带来的新挑战,提出十二条实用技巧,涵盖容器化、作业数组、反馈循环和I/O优化,帮助设计高效、可扩展、可复现的AI驱动HPC工作流。

Comments 12 pages, 1 figure. Formatted using the bioRxiv LaTeX preprint style

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2606.06727 2026-06-08 cs.RO cs.SY eess.SY 新提交 67%

IDDMBSE: Integrating Data-Driven and Model-Based Systems Engineering for Trusted Autonomous Cyber-Physical Systems

IDDMBSE:集成数据驱动和基于模型的系统工程用于可信自主网络物理系统

John S. Baras, Sai Sandeep Damera, Ryan Matheu, Clinton Enwerem, Praveen M. S. Kumar

机构 * Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park(系统研究所,马里兰大学,College Park)

专题命中 工作流自动化 :planning(abstract);workflow(abstract)

AI总结 提出IDDMBSE方法,将MBSE V流程与数据驱动循环结合,通过开源工具链PERFECT、TRADES-X和VERITAS实现,在自主地面机器人全生命周期验证其有效性。

Comments 9 pages, 11 figures. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

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2606.07119 2026-06-08 cs.ET cs.AI cs.MA 新提交 57%

The Three-Ring Architecture: Governing Agents in the Era of On-Platform Organisations

三环架构:平台型组织时代中的智能体治理

Sergio Alvarez-Telena, Marta Diez-Fernandez

专题命中 工作流自动化 :agentic(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对企业AI部署中缺乏治理基础设施导致失败率高达95%的问题,提出三环架构:环1为现有生产架构,环2为基于策略的智能体联邦层,环3为LLM前沿智能层,其中环2作为智能体企业的操作系统,实现资源抽象、进程协调、权限执行和智能积累,并区分环2与环3的风险轮廓。

Comments 28 pages

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2606.06869 2026-06-08 cs.AI 新提交 57%

Evidence-Based Intelligent Diagnostic and Therapeutic Visualization System with Large Language Models: Multi-Turn Interaction and Multimodal Treatment Plan Generation

基于证据的智能诊断与治疗可视化系统与大语言模型:多轮交互与多模态治疗方案生成

Yunhan Wang, Yuda Wang, Zhiying Tu, Mingqiang Song, Li Song, Kun Li, Dianhui Chu, Bolin Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology, Weihai(哈尔滨工业大学(威海)) Harbin Institute of Technology (Weihai) Qingdao Research Institute(哈尔滨工业大学(威海)青岛研究院) Shandong Key Laboratory of Digital Service Computing Technology and Systems(山东省数字服务计算技术与系统重点实验室) Weihai Municipal Hospital(威海市人民医院) Shanghai Taizhu Technology Co., Ltd(上海泰山技术有限公司) Tianjin Zhifu Qihuang Medical Technology Co., Ltd(天津中孚启黄医疗技术有限公司)

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出知识增强的可视化诊断系统,通过知识图谱约束、信息增益驱动提问和多模态治疗呈现,提升中医辨证透明度和治疗可解释性。

Comments 29 pages, 9 figures, 5 tables, including supporting information

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2606.06815 2026-06-08 cs.CR cs.LG 新提交 57%

AMD-FCG: An Enhanced Function Call Graph Dataset with Integrated Topological Features for Malware Detection and Classification

AMD-FCG:一个集成拓扑特征的增强函数调用图数据集,用于恶意软件检测与分类

Parthajit Borah, Sakshi Singh, D. K. Bhattacharyya, J. K. Kalita

机构 * School of Cyber Security and Digital Forensics, National Forensic Sciences University(网络安全与数字取证学院,国家刑事科学大学) Department of Computer Science and Engineering, Tezpur University(计算机科学与工程系,特兹pur大学) College of Engineering and Applied Science, University of Colorado(工程与应用科学学院,科罗拉多大学)

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出AMD-FCG数据集,通过集成恶意软件的拓扑特征增强函数调用图,以简化检测流程并消除动态分析需求,从而提升恶意软件检测的准确性和鲁棒性。

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2605.06215 2026-06-08 physics.chem-ph cs.AI 版本更新 57%

COF26: A new on-top functional for multiconfiguration pair-density functional theory

COF26:多组态对密度泛函理论的一种新的on-top泛函

Yuhao Chen, Donald G. Truhlar, Xiao He

机构 * Shanghai Engineering Research Center of Molecular Therapeutics and New Drug Development(分子治疗与新药开发上海工程研究中心) Shanghai Frontiers Science Center of Molecule Intelligent Syntheses(分子智能合成上海前沿科学中心) School of Chemistry and Molecular Engineering, East China Normal University(东华大学化学与分子工程学院) Department of Chemistry, Chemical Theory Center, and Minnesota Supercomputing Institute, University of Minnesota(明尼苏达大学化学系、化学理论中心和明尼苏达超级计算研究所) Chongqing Key Laboratory of Precision Optics, Chongqing Institute of East China Normal University(重庆精密光学重点实验室,东华大学重庆研究所) New York University–East China Normal University Center for Computational Chemistry, New York University Shanghai(纽约大学–东华大学计算化学中心,纽约大学上海)

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出COF26泛函,通过大语言模型辅助优化工作流,在强和弱关联体系中均表现优越,推荐用于未来MC-PDFT计算。

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2603.06673 2026-06-08 cs.CV cs.LG 版本更新 57%

Unmixing ATR-μFTIR spectroscopic images of cross-sections of historical oil paintings

历史油画横截面的ATR-μFTIR光谱图像解混

Shivam Pande, Nicolas Nadisic, Francisco Mederos-Henry, Aleksandra Pizurica

机构 * Belgian Federal Science Policy(比利时联邦科学政策) FED-tWIN project(FED-tWIN项目) Prf-2022-050 BALaTAI Prf-2021-002 MatCoRe

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出一种无监督CNN自编码器,结合加权光谱角距离损失,用于解混ATR-μFTIR高光谱图像,自动估计端元光谱和丰度图,在污染区域提升可解释性。

Comments 5 pages, accepted at EUSIPCO 2026

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2606.06702 2026-06-08 cs.HC 新提交 50%

Adversarial Co-Thinking: Calibration and Triangulation Across Multiple GenAI Tools in HCI Writing

对抗性协同思考:HCI写作中多种GenAI工具的校准与三角验证

Pia Tukkinen

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract)

AI总结 本文探讨在学术论文起草阶段完全嵌入GenAI工具(Claude、ChatGPT、Gemini)的协作写作模式,提出“对抗性协同思考”方法:利用过往同行评审校准工具,并让工具输出相互对抗以测试而非盲从,强调评估能力而非生成能力是关键技能。

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2606.07278 2026-06-08 physics.ins-det hep-ex 新提交 50%

Sensor Quality Control and Annealing Studies of HGCAL Silicon Sensors

HGCAL硅传感器的质量控制与退火研究

Gizem Gul Dincer

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract)

AI总结 总结CMS HGCAL探测器未辐照硅传感器的质量控制结果,并首次对暴露于2×10¹⁵ n_eq/cm²的120μm外延传感器进行详细退火研究,提取Hamburg模型参数。

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2512.01667 2026-06-08 stat.ME stat.CO 版本更新 50%

Detecting Model Misspecification in Bayesian Inverse Problems via Variational Gradient Descent

通过变分梯度下降检测贝叶斯逆问题中的模型误设定

Qingyang Liu, Matthew A. Fisher, Zheyang Shen, Xuebin Zhao, Katherine Tant, Andrew Curtis, Chris. J. Oates

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract)

AI总结 提出一种通过比较标准贝叶斯后验与预测导向后验来检测模型误设定的诊断方法,并基于变分梯度下降实现高效数值算法。

Comments Several improvements to the text and fixed a typo in the statement of Theorem 2.3

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2512.17561 2026-06-08 physics.app-ph 版本更新 50%

Guided progressive reconstructive imaging: a new quantization-based framework for low-dose, high-throughput and real-time analytical ptychography

引导式渐进重建成像:一种基于量化的新框架,用于低剂量、高通量和实时分析ptychography

Hoelen L. Lalandec Robert, Arno Annys, Tamazouzt Chennit, Jo Verbeeck

专题命中 工作流自动化 :workflow(abstract)

AI总结 本文提出一种基于量化的新型框架,用于低剂量、高通量和实时分析ptychography,通过快速处理和预计算的核限制函数库,提高重建效率和灵活性。

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3. 软件智能体 10 篇

2604.04226 2026-06-08 cs.MA cs.AI 版本更新 89%

SW-$A^2$-Bench: Benchmarking Autonomous Software Agent Generation for Agentic Web

SW-$A^2$-Bench: 面向智能体网络的自主软件智能体生成基准测试

Linyao Chen, Bo Huang, Qinlao Zhao, Shuai Shao, Zhi Han, Zicai Cui, Ziheng Zhang, Guangtao Zeng, Wenzheng Tang, Yikun Wang, Yuanjian Zhou, Zimian Peng, Yong Yu, Weiwen Liu, Hiroki Kobayashi, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The University of Tokyo(东京大学) Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) Nankai University(南开大学) Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Queen’s University(女王大学) Fudan University(复旦大学) Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);agentic(title,abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出首个软件智能体生成基准SW-$A^2$-Bench,通过编码智能体自动将代码仓库转化为自主软件智能体,评估生成智能体的忠实性与互操作性,以扩展智能体网络规模。

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2606.07448 2026-06-08 cs.SE 新提交 88%

Agentic Very Much! Adoption of Coding Agent in New GitHub Projects

Agentic Very Much! 新GitHub项目中编码助手的采用

Romain Robbes, Théo Matricon, Thomas Degueule, Andre Hora, Stefano Zacchiroli

专题命中 软件智能体 :agentic(title,title_cn);agent(title);分类 cs.SE

AI总结 研究新创建的GitHub项目中编码助手的采用情况,发现采用率是之前研究的两倍以上,且AI辅助提交比例显著更高。

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2605.17548 2026-06-08 cs.SE cs.AI 版本更新 84%

Rethinking Code Review in the Age of AI: A Vision for Agentic Code Review

重新思考AI时代的代码审查:面向代理代码审查的愿景

Hüseyin Özgür Kamalı, Erdem Tuna, Vahid Haratian, Eray Tüzün

机构 * Microsoft(微软) Ankara University(安卡拉大学) Bilkent University(比尔肯特大学)

专题命中 软件智能体 :agentic(title,abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本文探讨了在AI时代代码审查的演变,提出了一种结合专门代理和人类控制的质量闸门的AI驱动代码审查流程,旨在提升代码审查的效率和可靠性。

Comments Submitted to ACM Transactions on Software Engineering Methodology (TOSEM). A shorter version of this work has been presented at ICSE-JAWs 2026, Rio de Janeiro, Brazil

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2606.07314 2026-06-08 cs.SE cs.ET quant-ph 新提交 83%

QBugLM: An Agentic Benchmarking Framework for LLM-based Quantum Software Debugging

QBugLM:基于LLM的量子软件调试的智能基准测试框架

An B. B. Pham, Hoa T. Nguyen, Muhammad Usman

专题命中 软件智能体 :agentic(title);agent(abstract);multi-agent(abstract);分类 cs.SE

AI总结 提出QBugLM多智能体框架,自动化量子软件调试流程,通过案例研究评估LLM调试能力,发现迭代反馈显著提升修复成功率。

Comments This paper was accepted at IEEE QSW 2026

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2606.07412 2026-06-08 cs.SE cs.AI 新提交 81%

Socratic-SWE: Self-Evolving Coding Agents via Trace-Derived Agent Skills

Socratic-SWE:通过轨迹衍生智能体技能实现自我进化的编码智能体

Chuan Xiao, Zhengbo Jiao, Shaobo Wang, Wei Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Linfeng Zhang, Lin Qu

机构 * AI Data, Alibaba Group(阿里云数据) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

专题命中 软件智能体 :agent(title,abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出Socratic-SWE闭环自进化框架,通过将智能体历史求解轨迹蒸馏为结构化技能,生成针对性修复任务,实现编码智能体的持续自我改进。

Comments 21 pages, 5 figures. Under review

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2606.07297 2026-06-08 cs.SE cs.CL 新提交 73%

SWE-Explore: Benchmarking How Coding Agents Explore Repositories

SWE-Explore: 基准测试编码智能体如何探索代码仓库

Shaoqiu Zhang, Yuhang Wang, Jialiang Liang, Yuling Shi, Wenhao Zeng, Maoquan Wang, Shilin He, Ningyuan Xu, Siyu Ye, Kai Cai, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) Xinjiang University(新疆大学) University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Independent Researcher(独立研究者) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);agentic(abstract);分类 cs.CL、cs.SE

AI总结 提出SWE-Explore基准,通过评估编码智能体在给定代码仓库和问题下返回相关代码区域排名列表的能力,衡量其仓库探索性能,覆盖10种编程语言和203个仓库的848个问题。

Comments 20 pages, 5 figures

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2605.08717 2026-06-08 cs.SE cs.AI 版本更新 73%

Debugging the Debuggers: Failure-Anchored Structured Recovery for Software Engineering Agents

调试调试器:面向软件工程智能体的失败锚定结构化恢复

Chenyu Zhao, Shenglin Zhang, Yihang Lin, Wenwei Gu, Zhimin Chen, Yongqian Sun, Dan Pei, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan, Minghua Ma

机构 * Nankai University(南开大学) Tsinghua University(清华大学) Microsoft(微软)

专题命中 软件智能体 :agent(abstract);workflow(abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 提出PROBE框架,通过遥测层、诊断层和指导门将运行时证据转化为结构化恢复指导,在代码修复、工作流恢复等场景中诊断准确率65.37%,恢复率21.79%。

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2605.17561 2026-06-08 cs.SE cs.AI cs.MA 版本更新 62%

Automated Root-Cause Subclassification and No-Code Fix Generation for Invalid Bug Reports

自动化无效bug报告的根因子类划分及无代码修复生成

Mahmut Furkan Gon, Emre Dinc, Tevfik Emre Sungur, Eray Tuzun

机构 * Department of Computer Engineering, Bilkent University(计算机工程系,比尔肯特大学)

专题命中 软件智能体 :agentic(abstract);分类 cs.AI、cs.SE

AI总结 本研究旨在引入一个标准化的根因导向的无效bug报告子类划分体系,并通过实验测试不同方法在无效子类划分和无代码修复生成中的准确性。研究还分析了不同配置在我们创建的黄金标准基准上的表现。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Software Engineering (TSE) and currently under review

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