arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv周末暂无论文更新,休息一下吧,周末愉快~~

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。

2026-04-06 至 2026-04-06 共收录 5 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 5 篇

2604.03024 2026-04-06 cs.SE 79%

BugForge: Constructing and Utilizing DBMS Bug Repository to Enhance DBMS Testing

BugForge: 构建并利用DBMS bug仓库以增强DBMS测试

Dawei Li, Qifan Liu, Yuxiao Guo, Jie Liang, Zhiyong Wu, Chi Zhang, Jingzhou Fu, Haogang Mao, Zhenyu Guan, Yu Jiang

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

AI总结 本文提出BugForge框架,通过构建标准化的DBMS bug仓库生成高质量测试用例,提升DBMS测试效果,已在PostgreSQL等数据库上实现,发现35个未知bug。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.02942 2026-04-06 cs.LG 57%

Explainable Machine Learning Reveals 12-Fold Ucp1 Upregulation and Thermogenic Reprogramming in Female Mouse White Adipose Tissue After 37 Days of Microgravity: First AI/ML Analysis of NASA OSD-970

可解释机器学习揭示了37天微重力后雌性小鼠白色脂肪组织中Ucp1上调12倍及产热重编程:首次AI/ML分析NASA OSD-970

Md. Rashadul Islam

机构 * Daffodil International University(达芙妮国际大学)

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

AI总结 本文首次利用机器学习分析NASA OSD-970数据集,发现微重力导致雌性小鼠白色脂肪组织中Ucp1上调12倍,揭示了产热重编程机制,对航天医学和地球肥胖研究有重要启示。

Comments 11 pages, 9 figures, 5 tables. First AI/ML analysis of NASA OSD-970 (GLDS-790). Code available at https://github.com/Rashadul22/NASA_OSD970_Complete_Output

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.13122 2026-04-06 cs.CV cs.AI 57%

DePT3R: Joint Dense Point Tracking and 3D Reconstruction of Dynamic Scenes in a Single Forward Pass

DePT3R:在单次前向传递中联合密集点跟踪和动态场景的3D重建

Vivek Alumootil, Tuan-Anh Vu

机构 * University of California, Los Angeles(加州大学洛杉矶分校)

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

AI总结 DePT3R通过提取深度时空特征和密集预测头,实现动态场景的密集点跟踪与3D重建,无需相机姿态,提升适应性和效率。

Comments This is a work in progress

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2604.03170 2026-04-06 math.PR 50%

The sharp one-dimensional convex sub-Gaussian comparison constant

一维凸子高斯比较常数的精确值

Damek Davis, Sam Power

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 本文确定了一维凸子高斯比较常数c*,证明其由一维方程组给出,并通过极值分布达到,数值约为2.30952。同时研究了子指数尾约束下的类似常数及高维后果。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.11111 2026-04-06 astro-ph.IM 50%

SpectralUnmix: A Torch-Based Regularized Non-negative Matrix Factorization

SpectralUnmix:基于Torch的正则化非负矩阵分解

Rafael S. de Souza, Paula Coelho, Niranjana P, Ana L. Chies-Santos, Rogério Riffel

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 本文提出SpectralUnmix包,利用Torch实现正则化非负矩阵分解,通过近端梯度更新估计低秩非负表示,并沿光谱轴引入平滑正则化。

Comments Accepted in Research Notes of AAS

Journal ref Res. Notes AAS 10 56 (2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏