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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。

2026-03-23 至 2026-03-23 共收录 4 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 4 篇

2603.20028 2026-03-23 cs.SE cs.AI 62%

Orchestrating Human-AI Software Delivery: A Retrospective Longitudinal Field Study of Three Software Modernization Programs

协调人机AI软件交付:三种软件现代化项目的回顾纵向实地研究

Maximiliano Armesto, Christophe Kolb

机构 * Taller Technologies(塔勒技术)

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 研究通过回顾三个软件现代化项目,分析AI与人类协作在软件交付各阶段的效果,发现嵌入协调工作流的AI能显著提升效率与覆盖率。

Comments 18 pages, 4 figures, 12 tables

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2603.20151 2026-03-23 cs.CE cs.AI cs.SY eess.SY 57%

Design-OS: A Specification-Driven Framework for Engineering System Design with a Control-Systems Design Case

Design-OS:一种以规范驱动的工程系统设计框架及其控制系统设计案例

H. Sinan Bank, Daniel R. Herber, Thomas H. Bradley

机构 * Department of Systems Engineering(系统工程系) Colorado State University(科罗拉多州立大学)

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出Design-OS,一种以规范驱动的工程系统设计框架,通过五个阶段实现设计过程的可追溯性和可审计性,适用于控制系统的不同实现案例。

Comments 2 figures, 11 pages, Submitted to ASME IDETC 2026 - DAC-09

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2603.18987 2026-03-23 cs.AI 57%

Unmasking Algorithmic Bias in Predictive Policing: A GAN-Based Simulation Framework with Multi-City Temporal Analysis

揭示预测警务中的算法偏见:基于GAN的模拟框架与多城市时间分析

Pronob Kumar Barman, Pronoy Kumar Barman

机构 * University of Maryland, Baltimore County(马里兰大学巴尔的摩分校) Jagannath University(贾加纳特大学)

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于GAN的模拟框架,分析多城市警务中种族偏见的传播,通过实验证明算法偏见的显著性及结构性不平等的持续性。

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2601.09111 2026-03-23 cs.CV 50%

Towards Open Environments and Instructions: General Vision-Language Navigation via Fast-Slow Interactive Reasoning

迈向开放环境和指令:通过快速-缓慢交互推理实现通用视觉-语言导航

Yang Li, Aming Wu, Zihao Zhang, Yahong Han

机构 * School of Artificial Intelligence, College of Intelligence and Computing, Tianjin University, China(人工智能学院,智能与计算学院,天津大学,中国) School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, China(计算机科学与信息工程学院,合肥工业大学,中国)

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 本文提出慢4快-VLN框架,通过快速-缓慢交互推理提升视觉语言导航的泛化能力,解决传统方法在开放环境中的适应难题。

Comments Accepted by CVPR 2026

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