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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。

2026-06-10 至 2026-06-10 共收录 7 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 代码生成 2 篇

2604.22192 2026-06-10 cs.CV 版本更新 78%

CharTide: Data-Centric Chart-to-Code Generation via Tri-Perspective Tuning and Inquiry-Driven Evolution

CharTide: 数据中心的图表到代码生成通过三视角微调和查询驱动进化

Xiangxi Zheng, Kuang He, Jiayi Hu, Ping Yu, Rui Yan, Yuan Yao, Peng Hou, Anxiang Zeng, Alex Jinpeng Wang

机构 * Nanjing University(南京大学) LLM Team, Shopee Pte. Ltd.(Shopee 联邦学习团队) East China Normal University(华东师范大学) Nanjing University of Science and Technology(南京理工大学) Central South University(中南大学)

专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)

AI总结 提出CharTide框架,通过三视角微调解耦视觉感知与代码逻辑,并引入基于信息不变性的查询驱动强化学习进行数据验证,在多个基准上超越GPT-4o。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

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2605.03344 2026-06-10 cs.IR cs.AI cs.CL 版本更新 62%

RAG over Thinking Traces Can Improve Reasoning Tasks

RAG 基于思考轨迹可提升推理任务

Negar Arabzadeh, Wenjie Ma, Sewon Min, Matei Zaharia

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

专题命中 代码生成 :code generation(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出检索思考轨迹而非文档,通过 T3 方法将其转化为结构化表示,在推理任务上显著提升性能,超越标准 RAG 和无 RAG 基线。

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2. 软件智能体 2 篇

2510.09801 2026-06-10 cs.AI 版本更新 79%

How can we assess human-agent interactions? Case studies in software agent design

如何评估人机交互?软件代理设计案例研究

Valerie Chen, Rohit Malhotra, Xingyao Wang, Juan Michelini, Xuhui Zhou, Aditya Bharat Soni, Hoang H. Tran, Calvin Smith, Ameet Talwalkar, Graham Neubig

机构 * University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

专题命中 软件智能体 :software agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出PULSE框架,通过用户反馈和模型预测结合评估人机交互,在15k用户实验中验证其能减少40%置信区间,并揭示基准测试与真实结果的差异。

Comments ICML 2026

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2606.07586 2026-06-10 cs.LG cs.AI cs.AR cs.MA 版本更新 62%

From Human Guidance to Autonomy: Agent Skill System for End-to-End LLM Deployment on Spatial NPUs

从人类引导到自主:面向空间NPU上端到端LLM部署的智能体技能系统

Jiajie Li, Erwei Wang, Zhiru Zhang, Samuel Bayliss

机构 * AMD Research and Advanced Development(AMD研究与高级开发)

专题命中 软件智能体 :coding agent(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出两阶段方法,从人类引导的智能体辅助部署到自主技能系统,在AMD XDNA 2 NPU上实现8种LLM的端到端自动部署,性能超越或持平人工优化基线。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

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3. 仓库级理解 3 篇

2606.04397 2026-06-10 cs.SE cs.IR 版本更新 57%

Context-as-AI-Service: Surfacing Cross-File Dependency Chains for LLM-Generated Developer Documentation

上下文即服务:为LLM生成的开发者文档揭示跨文件依赖链

Ameya Gawde, Vyzantinos Repantis, Harshvardhan Singh, Lucy Moys

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

AI总结 提出Context-as-a-Service (CaaS)检索层,通过索引代码库并支持关键词与语义搜索,帮助LLM代理在生成或审查文档时追踪跨文件依赖链,实验表明CaaS能发现基线遗漏的错误并减少时间和输入令牌消耗。

Comments 8 pages, 2 figures, 4 tables

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2603.09290 2026-06-10 cs.SE cs.CE cs.MA 版本更新 57%

ToolRosella: Translating Code Repositories into Standardized Tools for Scientific Agents

ToolRosella: 将代码仓库翻译为科学智能体的标准化工具

Shimin Di, Xujie Yuan, Hanghui Guo, Chaoqian Ouyang, Yongxu Liu, Ling Yue, Zhangze Chen, Libin Zheng, Jia Zhu, Shaowu Pan, Jian Yin, Yong Rui, Min-Ling Zhang

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

AI总结 提出ToolRosella框架,通过仓库分析、工具接口构建、执行测试和迭代修复,自动将异构科学代码仓库转化为标准化、可被智能体调用的工具,在122个仓库上达到61.5%的转换成功率,下游任务成功率为84.0%。

Comments 20 pages

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2505.18921 2026-06-10 nucl-th astro-ph.HE hep-ph 版本更新 50%

Microscopic constraints for the equation of state and structure of neutron stars: a Bayesian model mixing framework

中子星状态方程与结构的微观约束:贝叶斯模型混合框架

A. C. Semposki, C. Drischler, R. J. Furnstahl, D. R. Phillips

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 提出贝叶斯模型混合框架,结合手征有效场论和微扰QCD约束中子星物质状态方程,采用高斯过程量化不确定性,并推导质量-半径关系。

Comments 17 pages, 9 figures, 3 tables. Version now matches the published article

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