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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。

2026-05-08 至 2026-05-08 共收录 6 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 6 篇

2605.05584 2026-05-08 cs.SE cs.CY 83%

Operationalizing Ethics for AI Agents: How Developers Encode Values into Repository Context Files

将伦理应用于AI代理:开发者如何将价值观编码到仓库上下文文件中

Christoph Treude, Sebastian Baltes, Marc Cheong

专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE

AI总结 本文探讨开发者如何通过仓库上下文文件将伦理原则转化为AI代理的行为指令,分析价值观编码的多样性及治理动态,为AI治理提供软件工程实践基础。

Comments 3rd ACM International Conference on AI-powered Software (AIware 2026)

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2605.06125 2026-05-08 cs.SE 79%

Breaking, Stale, or Missing? Benchmarking Coding Agents on Project-Level Test Evolution

打破、过时或缺失?基于项目级测试演变的基准测试

Ye Shang, Quanjun Zhang, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Liang Xiao, Zhenyu Chen

专题命中 仓库级理解 :coding agent(title);repository(abstract);分类 cs.SE

AI总结 本文提出TEBenchmark,首个项目级测试演变基准,评估系统自主识别需修改的测试、确定新测试需求并生成测试补丁的能力,揭示测试演变任务的性能上限。

Comments 15 pages, 5 figures

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2605.06136 2026-05-08 cs.SE cs.AI 62%

BUILD-AND-FIND: An Effort-Aware Protocol for Evaluating Agent-Managed Codebases

BUILD-AND-FIND: 一种考虑努力的协议用于评估代理管理的代码库

Jhen-Ke Lin

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 该研究提出BUILD-AND-FIND协议,用于评估下游代理从生成代码库中恢复意图选择的能力及所需检查努力,通过分离行为正确性与恢复过程,评估准确性、稳定性、重复性、覆盖范围和努力程度。

Comments 25 pages, 8 figures, 17 tables

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2605.05591 2026-05-08 stat.ML cs.LG stat.CO 57%

In-Context Positive-Unlabeled Learning

上下文正负学习

Siyan Liu, Yi Chang, Manli Cheng, Qinglong Tian, Pengfei Li

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出PUICL,一种通过上下文学习解决正负学习问题的预训练Transformer,能在无需梯度更新的情况下实现高精度分类。

Comments 12 pages, 1 figure, 3 tables

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2510.05830 2026-05-08 cs.CR 50%

Fairness in Token Delegation: Mitigating Voting Power Concentration in DAOs

代币委托中的公平性:缓解DAO中的投票权集中问题

Johnnatan Messias, Ayae Ide

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 本文研究DAO治理中委托机制的问题,通过分析14个DAO论坛的数据,发现委托常与持有者优先级不一致,提出引入兴趣匹配以缓解权力集中。

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2605.05620 2026-05-08 cond-mat.mtrl-sci physics.comp-ph 50%

Physics-Grounded Understanding of Thermal Boundary Conductance between Ga$_2$O$_3$ and SiC from a Feedforward Neural Network Potential

基于神经网络势的Ga₂O₃与SiC之间热边界导率的物理理解

Nuohao Liu, Chen Shen, Yue Cao, Song Xue, Pingfan Wu, Zongfang Lin, Masood Mortazavi, Liang Peng, Izabela Szlufarska, Jiechen Wang

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 本文利用统一的前馈神经网络势研究Ga₂O₃与SiC界面热边界导率,揭示了导率随传输长度、温度变化的规律及界面键合耦合的影响。

Comments 10 pages main text, 7 figures. Corresponding author: Jiechen Wang

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