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AI 大模型

代码大模型 / AI 编程

代码生成、软件工程智能体、程序修复、测试生成和开发者工具。

2026-03-17 至 2026-03-17 共收录 4 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 软件智能体 4 篇

2603.15566 2026-03-17 cs.SE cs.AI cs.SY eess.SY 81%

Lore: Repurposing Git Commit Messages as a Structured Knowledge Protocol for AI Coding Agents

Lore:将Git提交信息重新利用为AI编码代理的结构化知识协议

Ivan Stetsenko

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

AI总结 本文提出Lore协议,通过Git trailers重构提交信息,生成包含约束、拒绝替代方案、代理指令和验证元数据的自包含决策记录,以解决AI编码代理在代码生产与消费中机构知识流失的问题。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 table. Preprint available at https://doi.org/10.5281/zenodo.19051840

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2603.13023 2026-03-17 cs.SE cs.AI cs.CL 67%

daVinci-Env: Open SWE Environment Synthesis at Scale

daVinci-Env:大规模开放软件工程环境合成

Dayuan Fu, Shenyu Wu, Yunze Wu, Zerui Peng, Yaxing Huang, Jie Sun, Ji Zeng, Mohan Jiang, Lin Zhang, Yukun Li, Jiarui Hu, Liming Liu, Jinlong Hou, Pengfei Liu

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

AI总结 本文提出OpenSWE,一个大规模透明的软件工程代理训练框架,包含45320个可执行Docker环境,通过多代理合成管道和质量过滤流程,实现高效学习和高质量训练。

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2509.23586 2026-03-17 cs.SE cs.AI 62%

Reducing Cost of LLM Agents with Trajectory Reduction

通过轨迹缩减降低LLM代理的成本

Yuan-An Xiao, Pengfei Gao, Chao Peng, Yingfei Xiong

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

AI总结 本文提出AgentDiet方法,通过减少LLM代理轨迹中的冗余信息,降低计算成本,实验显示可减少输入token和总计算成本达39.9%-59.7%和21.1%-35.9%。

Comments 22 pages, 5 figures; accepted for FSE 2026

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2603.13640 2026-03-17 cs.LG cs.SE 62%

SemRep: Generative Code Representation Learning with Code Transformations

SemRep:基于代码变换的生成式代码表示学习

Weichen Li, Jiamin Song, Bogdan Alexandru Stoica, Arav Dhoot, Gabriel Ryan, Shengyu Fu, Kexin Pei

机构 * The University of Chicago(芝加哥大学) Columbia University(哥伦比亚大学) Microsoft(微软公司)

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

AI总结 SemRep通过生成式代码表示学习提升代码变换效果,利用语义保持变换作为中间表示,实现更准确的语义推理和更高效的代码优化。

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