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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。

2026-04-13 至 2026-04-13 共收录 3 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 代码评测 3 篇

2604.08851 2026-04-13 cs.CL 57%

Cross-Lingual Attention Distillation with Personality-Informed Generative Augmentation for Multilingual Personality Recognition

跨语言注意力蒸馏与基于个性引导的生成增强用于多语言个性识别

Jing Jie Tan, Ban-Hoe Kwan, Danny Wee-Kiat Ng, Yan-Chai Hum, Noriyuki Kawarazaki, Kosuke Takano

机构 * Universiti Tunku Abdul Rahman(拉曼大学) Kanagawa Institute of Technology(神奈川工科大学) Université Sorbonne Paris Nord(索邦巴黎北大学)

专题命中 代码评测 :repository(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出ADAM方法,通过跨语言注意力蒸馏和基于个性引导的生成增强,提升多语言个性识别性能,实验表明CLAD在多种语言和个性特征上均优于标准BCE模型。

Comments IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (2026)

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2511.08947 2026-04-13 cs.AI 57%

AlphaCast: A Human Wisdom-LLM Intelligence Co-Reasoning Framework for Interactive Time Series Forecasting

AlphaCast:一种用于交互式时间序列预测的人类智慧-大语言模型智能协同推理框架

Xiaohan Zhang, Tian Gao, Mingyue Cheng, Bokai Pan, Ze Guo, Yaguo Liu, Xiaoyu Tao, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China(中国科学技术大学认知智能国家重点实验室)

专题命中 代码评测 :repository(abstract);分类 cs.AI

AI总结 AlphaCast提出一种交互驱动的代理推理框架,利用无训练大语言模型实现准确的时间序列预测,通过多阶段工作流整合上下文准备、基于推理的生成和反思评估,将预测转化为多轮自主交互过程。

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2604.09030 2026-04-13 cs.CV 50%

NTIRE 2026 The 3rd Restore Any Image Model (RAIM) Challenge: Multi-Exposure Image Fusion in Dynamic Scenes (Track 2)

NTIRE 2026 第三次恢复任何图像模型(RAIM)挑战:动态场景中的多曝光图像融合(Track 2)

Lishen Qu, Yao Liu, Jie Liang, Hui Zeng, Wen Dai, Guanyi Qin, Ya-nan Guan, Shihao Zhou, Jufeng Yang, Lei Zhang, Radu Timofte, Xiyuan Yuan, Wanjie Sun, Shihang Li, Bo Zhang, Bin Chen, Jiannan Lin, Yuxu Chen, Qinquan Gao, Tong Tong, Song Gao, Jiacong Tang, Tao Hu, Xiaowen Ma, Qingsen Yan, Sunhan Xu, Juan Wang, Xinyu Sun, Lei Qi, He Xu, Jiachen Tu, Guoyi Xu, Yaoxin Jiang, Jiajia Liu, Yaokun Shi

专题命中 代码评测 :repository(abstract)

AI总结 本文提出NTIRE 2026挑战,针对动态场景中多曝光图像融合的HDR成像难题,提供包含100训练序列和100测试序列的基准数据集,评估PSNR、SSIM、LPIPS等指标及感知质量,最终由114支队伍提交987份方案,提升去噪和细节恢复能力。

Comments Accepted by CVPRW 2026

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