代码大模型 / AI 编程

PhySense: Sensor Placement Optimization for Accurate Physics Sensing

PhySense：面向精确物理感知的传感器布局优化

Yuezhou Ma, Haixu Wu, Hang Zhou, Huikun Weng, Jianmin Wang, Mingsheng Long

机构 * School of Software, BNRist, Tsinghua University（软件学院，BNRist，清华大学） 纠错

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

AI总结 提出PhySense两阶段框架，通过流生成模型和投影梯度下降联合优化传感器布局与物理场重建，实现高精度物理感知。

Mitigating Label Shift in Tabular In-Context Learning via Test-Time Posterior Adjustment

通过测试时后验调整缓解表格上下文学习中的标签偏移

Seunghan Lee

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究） 纠错

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

AI总结 针对TabPFN在表格数据上下文学习中对标签偏移敏感的问题，提出DistPFN方法，通过测试时后验调整重新缩放类别概率，无需修改架构或额外训练，在250多个OpenML数据集上显著提升分类性能。

Comments ICML 2026

Structure-Aware RAG: Structured Retrieval Augmented Generation from Noisy Data for Conversational Agents

结构感知检索增强生成：面向对话代理的噪声数据结构化检索增强生成

Kaiqiao Han, LuAn Tang, Renliang Sun, Peng Yuan, Wei Cheng, Haoyu Wang, Wei Wang, Yizhou Sun, Haifeng Chen

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； NEC Labs（日本电装实验室） 纠错

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

AI总结 提出结构感知检索增强生成（SA-RAG），通过表格作为中间结构化表示来减少噪声并保留关键信息，结合质量感知的表格元数据生成框架和优化方法，在噪声真实数据集上显著优于现有RAG基线。

PageLLM: A Multi-Grained Reward Framework for Whole-Page Optimization with Large Language Models

PageLLM：面向整页优化的大语言模型多粒度奖励框架

Xinyuan Wang, Liang Wu, Dongjie Wang, Yanjie Fu

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Nokia（诺基亚） ； University of Kansas（堪萨斯大学） 纠错

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

AI总结 针对整页优化中人工标注成本高和页面级连贯性与项目级放置粒度不匹配的问题，提出PageLLM框架，通过将隐式反馈解耦为粗粒度页面级奖励和细粒度项目级奖励，结合PPO的RLHF进行微调，显著提升排序性能并在线上部署中取得收益。

Merge-Bench: Resolve Merge Conflicts with Large Language Models

Merge-Bench: 使用大型语言模型解决合并冲突

Benedikt Schesch, Michael D. Ernst

机构 * Amazon（亚马逊） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文构建了包含7938个真实合并冲突的数据集Merge-Bench，并利用组相对策略优化（GRPO）训练LLMergeJ模型，在Java程序上以14B参数超越多数商业LLM，但最佳模型正确解决率仍低于60%。

Comments 14 pages, 7 figures

MetaboKG: An Analysis-centric Knowledge Graph Framework for Untargeted Metabolomics

MetaboKG：面向非靶向代谢组学的分析中心知识图谱框架

Matthieu Féraud, Dina Boukhajou, Fabien Gandon, Louis-Félix Nothias

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出MetaboKG框架，通过转换工作流、语义模型和通用注释标识符策略，整合公共存储库中的代谢组学数据，支持可追溯的注释复用和可重复的SPARQL查询。