代码大模型 / AI 编程

Coding Agents are Effective Long-Context Processors

编码代理是有效的长上下文处理器

Weili Cao, Xunjian Yin, Bhuwan Dhingra, Shuyan Zhou

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文研究通过允许编码代理在文件系统中组织文本并使用其原生工具处理长上下文，发现编码代理在长上下文推理、检索增强生成和开放领域问答中表现优异，比现有最佳方法平均提升17.3%。

A Blueprint for Self-Evolving Coding Agents in Vehicle Aerodynamic Drag Prediction

车辆气动阻力预测中自演化编码代理的蓝图

Jinhui Ren, Huaiming Li, Yabin Liu, Tao Li, Zhaokun Liu, Yujia Liang, Zengle Ge, Chufan Wu, Xiaomin Yuan, Danyu Liu, Annan Li, Jianmin Wu

机构 * Famou Agent Team（Famou 代理团队） ； Baidu AI Cloud（百度AI云） ； IAT AI Team（IAT人工智能团队） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于合同的自演化编码代理框架，通过约束优化发现可执行的代理管道，提升车辆阻力系数预测的效率与可靠性。

SWE-Next: Scalable Real-World Software Engineering Tasks for Agents

SWE-Next：可扩展的现实世界软件工程任务用于代理

Jiarong Liang, Zhiheng Lyu, Zijie Liu, Xiangchao Chen, Ping Nie, Kai Zou, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Independent（独立） 纠错

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

AI总结 SWE-Next通过执行 grounded 的框架实现可扩展的软件工程任务和轨迹收集，通过严格筛选和高效的数据采集提升训练效果。