代码大模型 / AI 编程

Debug2Fix: Can Interactive Debugging Help Coding Agents Fix More Bugs?

Debug2Fix: 交互式调试能否帮助编码代理修复更多错误？

Spandan Garg, Yufan Huang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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。

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Scaling Test-Time Compute for Agentic Coding

为代理编程扩展测试时计算

Joongwon Kim, Wannan Yang, Kelvin Niu, Hongming Zhang, Yun Zhu, Eryk Helenowski, Ruan Silva, Zhengxing Chen, Srinivasan Iyer, Manzil Zaheer, Daniel Fried, Hannaneh Hajishirzi, Sanjeev Arora, Gabriel Synnaeve, Ruslan Salakhutdinov, Anirudh Goyal

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） 纠错

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: Agentic GPU Optimization Guided by Data-Flow Invariants

ARGUS：通过数据流不变量指导的代理GPU优化

Haohui Mai, Xiaoyan Guo, Xiangyun Ding, Daifeng Li, Qiuchu Yu, Chenzhun Guo, Cong Wang, Jiacheng Zhao, Christos Kozyrakis, Binhang Yuan

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） 纠错

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。

On Accelerating Grounded Code Development for Research

在研究中加速基于事实的代码开发

Santosh Ganji

机构 * Nirvawireless 纠错

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。