代码大模型 / AI 编程

Enhancing and Reporting Robustness Boundary of Neural Code Models for Intelligent Code Understanding

增强神经代码模型的鲁棒性边界报告

Tingxu Han, Wei Song, Weisong Sun, Hao Wu, Chunrong Fang, Yuan Xiao, Xiaofang Zhang, Zhenyu Chen, Yang Liu

专题命中 软件智能体 ：code model(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出ENBECOME，一种无需训练的轻量级对抗防御方法，通过推理时引入语义保持的扰动，提升神经代码模型的鲁棒性并报告认证鲁棒性边界。

AgenticNet: Utilizing AI Coding Agents To Create Hybrid Network Experiments

AgenticNet：利用AI编码代理创建混合网络实验

Majd Latah, Kubra Kalkan

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 AgenticNet通过AI编码代理提供混合网络实验工具，支持纯模拟、纯仿真和混合模式，提升实验灵活性和开发效率。

Training a Large Language Model for Medical Coding Using Privacy-Preserving Synthetic Clinical Data

利用隐私保护的合成临床数据训练大型语言模型进行医学编码

John Cook, Michael Wyatt, Peng Wei, Iris Chin, Santosh Gupta, Van Zyl Van Vuuren, Richie Siburian, Amanda Spicer, Kristen Viviano, Alda Cami, Raunaq Malhotra, Zhewei Yao, Jeff Rasley, Gaurav Kaushik

机构 * Veradigm ； Snowflake 纠错

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

AI总结 本文研究了利用隐私保护的合成临床数据训练大型语言模型进行医学编码的可行性，通过微调Llama 3-70B模型，实现了ICD-10-CM和CPT代码的高精度预测，显著提升了编码准确性。

Comments 20 pages, 6 figures

AVO: Agentic Variation Operators for Autonomous Evolutionary Search

AVO：用于自主进化搜索的代理变异算子

Terry Chen, Zhifan Ye, Bing Xu, Zihao Ye, Timmy Liu, Ali Hassani, Tianqi Chen, Andrew Kerr, Haicheng Wu, Yang Xu, Yu-Jung Chen, Hanfeng Chen, Aditya Kane, Ronny Krashinsky, Ming-Yu Liu, Vinod Grover, Luis Ceze, Roger Bringmann, John Tran, Wei Liu, Fung Xie, Michael Lightstone, Humphrey Shi

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 AVO通过自主代理实现变异操作，取代传统进化搜索中的固定突变和交叉操作，展示了在多头注意力中发现超越cuDNN和FlashAttention-4的优化结果。