代码大模型 / AI 编程

Code2LoRA: Hypernetwork-Generated Adapters for Code Language Models under Software Evolution

Code2LoRA：用于软件演化下代码语言模型的超网络生成适配器

Liliana Hotsko, Yinxi Li, Yuntian Deng, Pengyu Nie

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 提出Code2LoRA超网络框架，通过生成仓库特定的LoRA适配器注入仓库知识，无需推理时令牌开销，支持静态和演化两种场景，在RepoPeftBench上达到与逐仓库LoRA相当或更优的性能。

Converted, Not Equivalent: Benchmarking Codebase Conversion via Observational Equivalence

转换而非等价：通过观察等价性基准测试代码库转换

Linxin Song, Jiefeng Chen, Yue Huang, Bhavana Dalvi Mishra, Chi Wang, Jieyu Zhao, Jinsung Yoon, Tomas Pfister

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； University of Notre Dame（圣约翰大学） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 针对代码库转换中智能体过度信任本地验证导致语义违反的问题，提出T2J-Bench基准，通过固定等价契约和三级验证（Spec、Numeric、Behavioral）评估转换质量，发现最佳系统通过率仅26.7-28.9%，且所有系统高估成功率66.6-97.8点。

An automated proof that R(B_8,B_10)=37

R(B_8,B_10)=37 的自动化证明

Jeremy Kalfus, Bernard Lidický

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 通过AI辅助工作流AutoMath，证明了书图Ramsey数R(B_8,B_10)=37，并给出了上界的Lean形式化证明。

Comments 8 pages