代码大模型 / AI 编程

MIRAGE: Metadata-Integrated Repository Analysis and Guided Enhancement for MSR Datasets

MIRAGE：面向MSR数据集的元数据集成仓库分析与引导增强

Aabia Ather, Muhammad Usayd Ather, Qurat-Ul-Ain Somroo, Muhammad Khuram Shahzad

机构 * SEECS, NUST（软件工程系，努斯兰大学） 纠错

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

AI总结 提出通过元数据丰富化、FAIR评估和主题驱动分析改进MSR数据集分析的方法，扩展了数据集目录并揭示了仓库站点和格式对引用与可用性的影响。

Comments 8 pages, 8 figures

Ghosted Layers: Unconstrained Activation Alignment for Recovering Layer-Pruned LLMs

Ghosted Layers: 无约束激活对齐用于恢复层剪枝的LLM

Vincent-Daniel Yun, Junhyuk Jo, Sai Praneeth Karimireddy, Sunwoo Lee

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Inha University（inha大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Ghosted Layers方法，通过无约束优化解决层剪枝后激活分布不匹配问题，提升LLM准确性和 perplexity 而不牺牲效率。

Locality-Aware Redundancy Pruning for LLM Depth Compression

面向LLM深度压缩的局部感知冗余剪枝

Vincent-Daniel Yun, Youngrae Kim, Woosang Lim, YoungJin Heo, Minkyu Kim, Sunwoo Lee

机构 * University of Southern California（美国南加州大学） ； Neural Superintelligence Lab, MODULABS（MODULABS神经超级智能实验室） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Inha University（釜山大学） 纠错

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

AI总结 提出LoRP，一种基于表示局部性的无训练单次深度剪枝框架，通过引入表示局部性分数（RLS）来识别和剪除冗余层，在多种LLM上提升了困惑度和下游任务准确率。

An Effective Router for Vision-Language Model Selection

一种有效的视觉-语言模型选择路由器

Can Wang, Shengwei Wang, Bolin Zhang, Zhiying Tu, Dianhui Chu

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shandong Key Laboratory of Digital Service Computing Technology and Systems（山东省数字服务计算技术与系统重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型（VLM）选择中数据缺乏、特征表示无效和模型空间僵化的问题，提出ARMS路由器，通过增强输入信号和扩展训练策略，在分布内和分布外测试集上表现优异，仅800M参数即可超越GPT-4o。

LongRTL: Graph-Similarity-Guided LLM-driven Long Context RTL Optimization

LongRTL：基于图相似性的LLM驱动的长上下文RTL优化

Yuyang Ye, Che-Kuan Shen, Xiangfei Hu, Yuchen Liu, Shuo Yin, Xufeng Yao, Bei Yu, Tsung-Yi Ho

专题命中 仓库级理解 ：code generation(abstract)；分类 cs.PL

AI总结 提出一种基于图相似性的LLM驱动RTL优化框架，通过分区、优化和重构三个智能体解决长上下文RTL代码的优化问题。

Comments 7 pages, 6 figures, 5 tables, conference

huff: A Python package for Market Area Analysis

huff：用于市场区域分析的Python包

Thomas Wieland

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

AI总结 huff包提供市场区域分析的完整流程，包括数据导入、OD矩阵构建、模型分析、参数估计和可视化，适用于经济地理学和健康地理学研究。

Comments v1.2.1; added references, update of scientific usage and PyPI usage statistics

Beyond Fixed Rounds: Data-Free Early Stopping for Practical Federated Learning

超越固定轮次：面向实际联邦学习的无数据早停法

Youngjoon Lee, Hyukjoon Lee, Seungrok Jung, Andy Luo, Jinu Gong, Yang Cao, Joonhyuk Kang

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

AI总结 提出一种无数据早停框架，通过监控任务向量增长率确定最优停止点，在皮肤病变/血细胞/结肠病理分类任务中达到与基于验证集的早停相当的性能，且仅需少量额外轮次。

Comments Under Review

DRS-OSS: A Diff-Risk Scoring Tool for Continuous Integration Workflows

DRS-OSS：用于持续集成工作流的差异风险评分工具

Ali Sayedsalehi, Peter C. Rigby, Audris Mockus

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

AI总结 提出开源差异风险评分工具DRS-OSS，通过可部署管道结合提交信息、差异和变更指标预测风险，在ApacheJIT上达到0.895 ROC-AUC，优于基线。

Comments 5 pages, 4 figures, 4 tables. Tool demonstration paper

Vision-Language Work Zone Intelligence for Safety-Critical Speed Regulation of Mixed-Autonomy Vehicles in Dynamic Environments

面向动态环境中混合自主车辆安全关键速度调节的视觉语言工作区智能

Angel Martinez-Sanchez, Kianna Ng, Wesley Maia, Laura Fleig, Maitrayee Keskar, Erika Maquiling, Yash Tandon, Parthib Roy, Mohan Trivedi, Ross Greer

机构 * UC Merced（加州大学默塞德分校） ； Johns Hopkins（约翰霍普金斯大学） ； UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出一种实时车载感知管线，通过目标检测与语义验证融合及滞后状态转换，从视觉标志中识别临时工作区限速，在低成本硬件上实现96.5%召回率和68.7%精确率。

ClawXiv: a signed archival workflow and distributed publication architecture for human--AI collaborative research

ClawXiv：一种带签名的存档工作流和分布式出版架构，用于人机协作研究

Andras Kornai

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 ClawXiv旨在解决预印本的公开传播及从易逝的聊天会话和异构LaTeX/BibTeX工作目录迁移至持久、带签名、可检查的研究成果的问题，通过四种状态管理实现可靠存档。

Embedded Graph Convolutional Networks for Real-Time Event Data Processing on SoC FPGAs

嵌入式图卷积网络用于SoC FPGA上的实时事件数据处理

Kamil Jeziorek, Piotr Wzorek, Krzysztof Blachut, Andrea Pinna, Tomasz Kryjak

机构 * University of Warsaw（华沙大学） ； Politechnika Warszawska（华沙理工大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出一种针对事件相机的硬件感知图卷积网络EFGCN，在SoC FPGA上实现实时处理，模型大小相比AEGNN降低100倍，精度仅下降2.9%。

Comments Submitted to the IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems. This manuscript was first submitted for publication on March 31, 2024. It has since been revised three times: on 22 Mau 2024, 10 June 2024 and 19 June 2025 (major update)

Journal ref Journal of Systems Architecture, Volume 177, August 2026, 103850