AI 大模型
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。
结构验证用于无需工具在回路调试的可靠EDA代码生成
专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出通过强制执行结构正确性来提高EDA代码生成的可靠性与效率，采用结构依赖图作为显式执行合同，并通过验证引导合成框架进行图条件检索、约束生成和分阶段预执行验证，从而在单步和多步任务中显著提升通过率。
RECURSUM：通过分层代码生成实现递推关系的自动代码生成超越专家优化
专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)；分类 cs.PL
AI总结 RECURSUM通过分层代码生成技术，利用Python DSL生成优化的C++代码，实现递推关系的高效计算，其速度提升显著，且消除了领域知识与C++元编程的双重专业壁垒。
Comments 43 pages, 9 figures
基于神经解释语言的梯度程序合成
机构 * AMLab, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学AMLab） ； Ndea ； Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Alberta Machine Intelligence Institute (Amii), Edmonton, Canada（阿尔伯塔机器智能研究所（Amii），加拿大爱德蒙顿）
专题命中 代码生成 ：program synthesis(title)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出神经语言解释器（NLI），通过端到端学习离散符号语言，结合梯度优化实现复杂程序合成，优于上下文学习和连续潜在程序网络。
Comments 26 pages, The International Conference on Learning Representations (ICLR)
良性大语言模型代码生成中的虚假安全信心
专题命中 代码生成 ：code generation(title)
AI总结 本文研究在无攻击场景下，功能正确但存在安全漏洞的代码生成现象，提出FSC率作为衡量指标，并定义FSC-hard作为新的评估层次。
Comments 6 pages; technical report
使用AI代码生成的初级程序员中信任、合规性和绩效之间的关系
专题命中 代码生成 ：code generation(title)
AI总结 研究探讨了初级程序员在时间压力下使用AI开发环境时，信任与编程性能及AI合规性的关系，发现性能影响信任，但信任与合规性无直接关联。
SpecAgent：一种用于代码补全的推测性检索与预测代理
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务）
专题命中 代码生成 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI
AI总结 SpecAgent通过预索引探索和构建推测上下文，提升代码生成质量与推理效率，实验显示其在代码补全任务中比基线模型提升9-11%，显著降低推理延迟。
Comments In Proceedings of the Sixty-Fourth Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (2026)
BONSAI：一种混合初始化的工作空间，用于人机协同开发可视化分析应用
专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 BONSAI通过模块化四层架构和四阶段开发流程，结合人类和AI开发者的自主性，实现高效可视化分析应用的开发与重构。
Comments 9 pages paper, 2 pages references, 10 figures
迈向更富有同理心的编程环境：一项实验性同理心增强的IDE
专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文通过对比实验探讨同理心增强IDE对初学者编程学习的影响，发现虽无显著差异，但同理心响应在错误纠正中更具帮助性。
Comments Accepted for oral presentation at Philippine Computing Science Congress 2026
HELIX：将网络物理控制系统验证性编译为LLVM IR
专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.PL
AI总结 HELIX通过代数变换将高性能量算转换为LLVM IR，结合形式化验证确保代码正确性，展示从数学描述到高效实现的全过程。
如何微调一个推理模型？一种教师-学生合作框架来合成学生一致的SFT数据
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanjing University（南京大学）
专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出TESSY框架，通过交替生成风格和非风格标记，解决教师生成数据与学生分布之间的风格差异问题，提升推理模型性能。
RIFT：一种基于Rubric的故障模式分类和自动诊断
机构 * Snorkel AI ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出RIFT框架，通过系统化分类rubric的故障模式，提升评估的可靠性与有效性，通过人类标注和自动指标验证了其一致性与实用性。
Debug2Fix: 交互式调试能否帮助编码代理修复更多错误？
机构 * Microsoft（微软）
专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.AI
AI总结 本文提出Debug2Fix框架，通过集成交互式调试子代理，提升编码代理在bug修复中的性能，实验显示在某些模型上性能提升超过20%，并证明更好的工具设计比切换更昂贵的模型更重要。
Comments In Review
为代理编程扩展测试时计算
机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； University of Washington（华盛顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Princeton University（普林斯顿大学）
专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出基于轨迹紧凑表示的代理编程测试时扩展框架，通过递归竞赛投票和并行-蒸馏-细化方法提升长周期代理性能，实验证明在SWE-Bench和Terminal-Bench上显著提升效果。
Comments 70 pages, 26 figures, 12 tables
ARGUS：通过数据流不变量指导的代理GPU优化
机构 * CausalFlow Inc.（CausalFlow公司） ； HKUST（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UCAS ； UC Riverside（UC河滨分校）
专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.PL
AI总结 ARGUS通过数据流不变量指导代理生成高效GPU内核，解决传统代理在关键计算任务中的性能不足问题，实现接近人工优化的性能和广泛的任务泛化能力。
在研究中加速基于事实的代码开发
机构 * Nirvawireless
专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出框架，使代码代理能即时访问研究库和技术文档，从而加速专业领域中的代码代理应用。
DebugRepair: 通过自导向调试增强基于大语言模型的自动程序修复
专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE
AI总结 DebugRepair通过模拟调试收集中间运行时证据，提升基于大语言模型的自动程序修复性能，实验表明其在修复缺陷方面优于现有方法。
PlayCoder: 使LLM生成的GUI代码可播放
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出PlayCoder框架，通过生成、评估和迭代修复GUI代码，提升代码的逻辑正确性和语义对齐，实现功能正确性和交互逻辑的改进。
Comments September 11, 2025 Submitted to FSE2026
弥合基础模型与ASTM冶金标准以实现显微图像中的晶粒尺寸自动估计
机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)
AI总结 本文提出一种结合Cellpose-SAM和ASTM E112 Jeffries平面模块的自动化管道，用于显微图像中的密集实例分割和晶粒尺寸估计，通过拓扑感知梯度追踪和适应性提示生成，实现高精度的冶金评估。
Comments Accepted at the 11th IEEE Workshop on Computer Vision for Multimodal Microscopy Image Analysis (CVMI), CVPR Workshops 2026
TypeScript仓库索引用于代码代理检索
专题命中 仓库级理解 ：repository(title)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出abcoder-ts-parser，通过TypeScript编译器API直接生成可靠的代码索引，提升大型TypeScript仓库中代码代理的上下文检索效率。
Comments This is a tool demonstration paper. 4 tables and 1 listing
COMODO：跨模态视频到IMU知识蒸馏用于高效的第一人称人类活动识别
机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； King Mongkut's University of Technology North Bangkok（科技技术北巴吞蓬大学） ； The Hong Kong University of Science（香港科学大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出COMODO框架，通过跨模态自监督蒸馏将视频语义知识转移到IMU，提升第一人称人类活动识别的效率与泛化能力。
Comments IMWUT/UbiComp 2026
仅整数量化变换器用于嵌入式FPGA上的AIoT时间序列预测
机构 * Department of Intelligent Embedded Systems, University of Duisburg-Essen（智能嵌入式系统系，杜伊斯堡-埃森大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种针对AIoT设备时间序列预测优化的硬件加速器，通过整数量化和量化感知训练实现6位和4位量化变换器模型，验证了在嵌入式物联网设备上部署变换器模型的可行性。
Comments 7 pages, 3 figures, 4 tables, accepted by 2024 IEEE Annual Congress on Artificial Intelligence of Things (IEEE AIoT) and got best paper award
面向工业预测分析的异质感知个性化联邦学习
机构 * Edward P. Fitts Department of Industrial and Systems Engineering, North Carolina State University（爱德华·P·菲茨斯工业与系统工程系，北卡罗来纳州立大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种面向工业预测分析的异质感知个性化联邦学习模型，通过迭代促进具有相似退化模式的客户端间的协作，提升个性化联邦学习性能，同时实现模型个性化、数据隐私保护和全面故障时间分布提供。
系统性检测Java项目中的能源回归及其相应代码模式
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出EnergyTrackr方法，用于检测Java项目中多提交的能源回归，识别潜在增加软件能耗的代码反模式，帮助开发者优化代码以减少能耗。
StrikeWatch: 基于紧凑时间序列模型的腕戴式步态识别在低功耗FPGA上
机构 * University of Duisburg-Essen, Duisburg, Germany（杜伊斯堡-埃森大学） ； PALUNO, The Ruhr Institute for Software Technology, Essen, Germany（PALUNO鲁尔软件技术研究所）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出StrikeWatch，一种基于IMU信号的腕戴式实时步态识别系统，通过优化四种紧凑深度学习架构在FPGA上的能耗效率，实现步态模式的自我纠正。
Comments 9 pages, 6 figures, 3 tables, accepted by IEEE Annual Congress on Artificial Intelligence of Things (IEEE AIoT) and got best paper award
面向嵌入式FPGA的自动化能源感知时间序列模型部署用于抗灾联合排水系统管理
机构 * University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学） ； Berlin University of Applied Sciences and Technology（柏林应用技术大学） ； Einstein Center for Digital Future（数字未来埃因斯坦中心）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种端到端预测框架，通过在边缘设备上高效执行轻量级Transformer和LSTM模型，实现低能耗的排水系统预测，为抗灾管理提供支持。
Comments 6 pages, 6 figures, 1 table, accepted by the 11th IEEE International Smart Cities Conference (ISC2)
中子星外核的方程状态
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)
AI总结 本文通过分子动力学模拟研究中子星外核中暖离子等离子体的方程状态，采用改进的模型和参数化方法，提供数据表和神经网络参数化，并与文献中的其他方程状态进行比较。
Comments 11 pages, 5 figures, 1 table
公共卫生与环境监测开放数据模型（PHES-ODM）版本3：一种开放、关系型数据模型和互操作性框架用于污水监测
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)
AI总结 本文介绍PHES-ODM版本3，改进互操作性和数据实用性，新增公共卫生行动表、外部仓库链接、分析工作流文档及复杂关系支持，适用于多样化的污水和环境监测项目。
Comments 24 pages, 11 figures. Currently in peer review with the MDPI journal Microorganisms
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