代码大模型 / AI 编程

CoQuIR: A Comprehensive Benchmark for Code Quality-Aware Information Retrieval

CoQuIR：面向代码质量感知信息检索的综合基准

Jiahui Geng, Fengyu Cai, Shaobo Cui, Qing Li, Liangwei Chen, Chenyang Lyu, Haonan Li, Derui Zhu, Walter Pretschner, Heinz Koeppl, Fakhri Karray

机构 * Linköping University（林波伊大学） ； MBZUAI（麦肯锡人工智能研究院） ； TU Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； University of Groningen（Groningen大学） ； Google Tokyo（东京Google） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； TU Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 提出首个大规模多语言代码质量感知检索基准CoQuIR，涵盖正确性、效率、安全性和可维护性四维度，通过细粒度标注和两个质量中心指标评估23个模型，发现顶尖模型常无法区分有缺陷代码，并探索了训练方法以提升质量感知能力。

AutoPipelineAI: Context-Aware CI/CD Pipeline Generation from Natural Language

AutoPipelineAI: 基于自然语言的上下文感知CI/CD流水线生成

Youssef Mohamed Aboelfotoh, Mohamed Ahmed Hemdan, Mohammad El-Ramly, Khlood Hassan, Mahmoud Saleh Saad, Ahmed Mohamed Tolba, Seif Gamal Abdelmonem

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出AutoPipelineAI系统，利用大语言模型从自然语言描述生成CI/CD流水线配置，集成仓库感知分析、自动验证和反馈机制，降低DevOps配置复杂度。

Comments 7 pages, 1 figure, 6 tables, 16 references, IMSA Conference 11-12 July 2026, International Conference on Intelligent Methods, Systems, and Applications 2026 #70415,