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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。

2026-06-09 至 2026-06-09 共收录 4 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 程序修复 4 篇

2511.11012 2026-06-09 cs.SE 版本更新 77%

Beyond Accuracy: Behavioral Dynamics of Agentic Multi-Hunk Repair

超越准确率:智能体多块修复的行为动力学

Noor Nashid, Daniel Ding, Keheliya Gallaba, Ahmed E. Hassan, Ali Mesbah

专题命中 程序修复 :program repair(abstract);repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE

AI总结 研究LLM驱动的编码智能体在多块缺陷修复中的行为,通过404个多块bug的1616条修复轨迹分析定位、修复准确率、回归行为及操作动力学,发现修复准确率随bug分散度和复杂度下降,且失败修复消耗更多资源。

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2606.08433 2026-06-09 cs.CR cs.AI 新提交 61%

AI Code Sandboxes: A Comparative Security Study. Part 1 of 2 -- Engine-Level Properties (Attack Surface, Leakage, Stackability, CVE History, Patch Cadence, Fuzzing)

AI 代码沙箱:比较安全研究。第 1 部分(共 2 部分)——引擎级属性(攻击面、泄露、可堆叠性、CVE 历史、补丁节奏、模糊测试)

George Andronchik, Pavel Lokhmakov

机构 * orbitalab.dev(orbitalab实验室) fellows.tech(fellows技术)

专题命中 程序修复 :repository(abstract,comments);分类 cs.AI

AI总结 本文通过六项引擎级测量,比较五种 AI 沙箱产品隔离访客代码与主机内核的能力,发现引擎类在架构轴上清晰分离,但产品内无差异;补丁策略是主要操作变量;模糊测试投资分为三层,最强组合(微VM × 持续公共模糊测试)空缺。

Comments 61 pages, 7 figures, 33 tables; Part 1 of 2; companion code repository (Apache-2.0): https://github.com/orbitalab/RnD-ai-sandboxes-sec-study-part-1

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2606.09738 2026-06-09 cs.CV 新提交 50%

HDSL: A Hierarchical Domain-Specific Language for Structured 3D Indoor Scene Generation and Localized Editing with LLM Agents

HDSL:一种用于结构化3D室内场景生成和基于LLM智能体局部编辑的层次化领域特定语言

Letian Li, Chao Shen, Shuzhao Xie, Chenghao Gu, ZhengXiao He, Yu Meng, Xin Yang, Wenyuan Jiang, Zhi Wang

机构 * SIGS, Tsinghua University(清华大学深圳国际研究生院) Nankai University(南开大学) University of Arizona(亚利桑那大学) Zhejiang University(浙江大学) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)

专题命中 程序修复 :program repair(abstract)

AI总结 提出HDSL语言,以树结构表示室内场景,结合LLM智能体生成、多模态检索和力导向布局优化,实现结构化场景生成与局部编辑,显著提升对象覆盖率和编辑效率。

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2606.08760 2026-06-09 quant-ph physics.comp-ph 新提交 50%

Visual-to-Code Authoring, Tensor-Network Debugging, and Quantum-Circuit Inspection Tools in Python

Python中的可视化到代码创作、张量网络调试和量子电路检查工具

Alejandro Mata Ali

专题命中 程序修复 :code generation(abstract)

AI总结 提出三个互补包:张量网络可视化、张量网络编辑器和量子电路绘制器,分别用于视觉调试、可视化到代码创作和电路检查,以增强张量网络和量子电路的结构可见性和可编辑性。

Comments 15 pages, 6 figures, 6 tables

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