代码大模型 / AI 编程

Can LLM Coding Agents Reason About Time Series?

LLM 编码智能体能否推理时间序列？

Filip Rechtorík, Ondřej Dušek, Zdeněk Kasner

机构 * Institute of Formal and Applied Linguistics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University（查尔斯大学数学与物理学院形式与应用语言学研究所） 纠错

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

AI总结 研究 LLM 编码智能体在时间序列分析中的能力，发现代码访问可提升性能达 10%，但仍有 22-34% 错误，并分析了推理差距。

Comments 17 pages, 7 figures

CacheWise: Understanding Workloads and Optimizing KVCache Management for Efficiently Serving LLM Coding Agents

CacheWise：理解工作负载并优化KVCache管理以高效服务LLM编码代理

Shubham Tiwari, Tapan Chugh, Nash Rickert, Simon Peter, Ratul Mahajan, Haiying Shen

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 针对编码代理会话中大量前缀复用导致KVCache压力的问题，提出CacheWise管理层，结合前缀感知调度和基于工具调用元数据的轻量级预测驱逐策略，减少KVCache驱逐并提升会话完成时间。

RHO: Your Coding Agent is Secretly a Roboticist

RHO：你的编码代理其实是个机器人专家

Karim Elmaaroufi, Justin Svegliato, Sarunas Kalade, Graham Schelle, Sanjit A. Seshia, Matei Zaharia

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

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 提出RHO范式，通过训练时搜索神经符号化多文件策略库，实现机器人任务的高效零样本泛化，在LIBERO-PRO和Robosuite上分别达到45%和70%的成功率，显著优于现有方法。

Comments 46 pages, 9 figures, 15 tables. Project page: https://rho-robotics.github.io

MARS: Efficient, Adaptive Co-Scheduling for Heterogeneous Agentic Systems

MARS：面向异构智能体系统的高效自适应协同调度

Yifei Wang, Hancheng Ye, Yechen Xu, Cong Guo, Chiyue Wei, Qinsi Wang, Dongting Li, Tingjun Chen, Hai "Helen" Li, Danyang Zhuo, Yiran Chen

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出MARS协同调度系统，通过统一信息流全局协调GPU推理与CPU工具执行，解耦准入与执行防止资源过载，并采用智能体中心调度器最小化端到端延迟，实验显示延迟降低5.94倍。

Comments 14 pages, 13 figures. Preprint

Towards LLM Accelerated Rapid Reviews for Software Tool Discovery -- Case for Log Anomaly Detection

面向软件工具发现的LLM加速快速综述——以日志异常检测为例

Jesse Nyyssölä, Hamza Bin Mazhar, Alexander Bakhtin, Matteo Esposito, Nana Reinikainen, Yuqing Wang, Ying Song, Davide Taibi, Mika Mäntylä

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

AI总结 提出一种结合LLM筛选和编码代理的流水线，用于快速识别和运行软件工具，在日志异常检测案例中实现高效综述。

Comments 52nd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA) 2026

The Proxy Knows Too Much: Sealing LLM API Routers with Attested TEEs

代理知道太多：用认证TEE密封LLM API路由器

Sipeng Xie, Qianhong Wu, Hengrun Lu, Ziliang Sun, Qi Wu, Bo Qin, Qin Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Independent（独立） 纠错

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

AI总结 针对API路由器作为应用层中间人可窃取明文交互的问题，提出AEGIS，一种提供者透明的认证API路由器，通过硬件飞地保护数据路径，客户端验证飞地后释放明文，阻止所有恶意路由器攻击。

CoAgent: Concurrency Control for Multi-Agent Systems

CoAgent: 多智能体系统的并发控制

Hongtao Lyu, Dingyan Zhang, Mingyu Wu, Xingda Wei, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体LLM系统并发访问共享状态时的冲突问题，提出MTPO协议，通过智能体自身判断冲突并修复计划，实现可串行化执行，在保持近串行正确率的同时提升速度。

Comments 14 pages, 7 figures. Submitted to ATC 2026

On the number of symmetric chain decompositions of the minuscule lattices $L(m,n)$ and $M(n)$

关于极小格 $L(m,n)$ 和 $M(n)$ 的对称链分解的数量

Robert Dorward

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 研究极小格 $L(m,n)$ 和 $M(n)$ 的对称链分解计数，给出 $L(2,n)$ 的显式公式，并猜想 $\#SCD(L(m,n))$ 和 $\#SCD(M(n))$ 超指数增长，与晶体基和Lusztig对合等建立联系。

Comments 27 pages, 6 figures. In preparation for submission. Comments welcome