代码大模型 / AI 编程

Memp: Exploring Agent Procedural Memory

Memp：探索代理程序记忆

Runnan Fang, Yuan Liang, Xiaobin Wang, Jialong Wu, Shuofei Qiao, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； State Key Lab. for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Memp，一种可学习、可更新且终身的程序记忆系统，通过提炼历史轨迹生成细粒度指令和高层脚本抽象，提升代理在TravelPlanner和ALFWorld任务中的成功率和效率。

Comments ACL 2026 Findings

Dataset-Level Metrics Attenuate Non-Determinism: A Fine-Grained Non-Determinism Evaluation in Diffusion Language Models

数据层面指标削弱非确定性：扩散语言模型中的细粒度非确定性评估

Zhengyu Fang, Zhimeng Jiang, Huiyuan Chen, Xiaoge Zhang, Tianyi Li, Kaiyu Tang, Xiao Li, Jing Li

机构 * Department of Computer ； Data Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ； Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, College Station, USA ； Department of Biochemistry, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ； Center for RNA Science ； Therapeutics, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ； Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University, Cleveland, USA 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了扩散语言模型中非确定性问题，指出数据层面指标限制了对模型行为变化的洞察，并提出基于样本级预测差异的细粒度评估方法，揭示了非确定性在代码生成中的高敏感性。

A Multi-Stage Optimization Pipeline for Bethesda Cell Detection in Pap Smear Cytology

一种用于薄层细胞检测的多阶段优化流程

Martin Amster, Camila María Polotto

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于YOLO和U-Net的多阶段优化流程，用于Pap smear图像中的Bethesda细胞检测，通过重叠去除技术和二分类器提升性能，竞赛中获得第二名。

Comments ISBI 2026 Accepted Paper & Second Place Solution for the RIVA Cervical Cytology Challenge Track B