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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。

2026-05-05 至 2026-05-05 共收录 4 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 软件智能体 4 篇

2605.01567 2026-05-05 cs.SE cs.CL cs.LG 83%

Feedback-Normalized Developer Memory for Reinforcement-Learning Coding Agents: A Safety-Gated MCP Architecture

反馈归一化的开发者内存用于强化学习编码代理:一种安全门控MCP架构

Mehmet Iscan

机构 * PythaLab, Yildiz Technical University, Istanbul, Türkiye(PythaLab,伊兹密尔技术大学,伊斯坦布尔,土耳其)

专题命中 软件智能体 :coding agent(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.LG;repository(comments)

AI总结 本文提出RL Developer Memory架构,通过归一化反馈和安全门控机制提升强化学习编码代理的内存管理,实验证明其在确定性任务中的有效性。

Comments 25 pages, 5 figures, 7 tables. Preprint. Implementation and supplementary artifacts are available at the project repository

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2604.16323 2026-05-05 cs.SE cs.AI 62%

Beyond the 'Diff': Addressing Agentic Entropy in Agentic Software Development

超越'差异':应对代理软件开发中的代理熵

Matteo Casserini, Alessandro Facchini, Andrea Ferrario

机构 * Dipartimento Tecnologie Innovative, SUPSI(技术创新部,SUPSI) Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA), SUPSI(达勒莫利人工智能研究所(IDSIA),SUPSI) Management in Networked and Digital Societies (MINDS) Department, Kozminski University(网络化与数字化社会管理(MINDS)系,科津斯基大学) Institute of Biomedical Ethics and History of Medicine, University of Zurich(生物医学伦理与医学史研究所,苏黎世大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

专题命中 软件智能体 :coding agent(abstract);分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出一种过程导向的可解释框架,通过时间、工具调用和架构边界揭示代理决策过程,解决代理行为与架构意图的偏离问题,为代理监控提供意图层面的 telemetry。

Comments Camera-ready version of the position paper accepted to the Human-Centered Explainable AI (HCXAI) Workshop at CHI 2026

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2605.01548 2026-05-05 cs.LG cs.CV eess.SP 57%

ECG-biometrics-bench: A Unified Framework for Reproducible Benchmarking of ECG Biometrics

ECG生物特征-基准: 一个统一的可重复基准测试框架用于ECG生物特征

Milad Parvan

机构 * Independent Researcher(独立研究者)

专题命中 软件智能体 :repository(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出ECG-biometrics-bench框架,用于可重复评估ECG生物特征,揭示随机分割谬误,展示模型失效并非特定于模型,且通过动态多会话模板融合缓解时间老化影响。

Comments Under review

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2605.01214 2026-05-05 cs.AI cs.CY 57%

Agentic AI Systems Should Be Designed as Marginal Token Allocators

代理AI系统应作为边际令牌分配经济体进行设计

Siqi Zhu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

专题命中 软件智能体 :coding agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出代理AI系统应以边际令牌分配经济体为设计框架,揭示各层在边际效益等于边际成本加延迟成本加风险成本的条件下,导致局部优化全局失衡的问题,提出令牌意识评估、自主定价、拥堵定价和服务风险调整等研究方向。

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