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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。

2026-06-24 至 2026-06-24 共收录 5 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 5 篇

2606.23984 2026-06-24 cs.SE 新提交 57%

Domain-Driven Design in Practice: A Mining Study of Maintenance and Evolution in Open-Source Repositories

领域驱动设计实践:开源仓库中维护与演化的挖掘研究

Weixing Zhang, Bowen Jiang, Yuhong Fu, Haowei Cheng, Mario Herb, Anne Koziolek

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

AI总结 通过挖掘GitHub仓库,研究领域驱动设计战术构建块的分布、演化及其对软件维护质量的影响,量化边界上下文违规的规模与维护关联。

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2606.04993 2026-06-24 cs.SE 版本更新 57%

Code Lifespan Survival Analysis (CLSA): Predicting the Survival of Source Code Lines Using AST-Aware Mining

代码寿命生存分析(CLSA):使用AST感知挖掘预测源代码行的存活

Pavel Gurov

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

AI总结 提出代码寿命生存分析(CLSA)框架,在单行粒度上通过Cox比例风险模型和AST结构、行熵等静态特征预测代码删除风险,发现行熵对成熟代码有强保护作用,仓库身份是最大影响因素。

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2606.24037 2026-06-24 q-bio.NC 新提交 50%

The Morality Game: An online multiplayer platform to standardize, expedite, and expand research on cooperation

道德游戏:一个标准化、加速和扩展合作研究的在线多人平台

Gregory N. Stanley, Alan Yang, Liam Tsimhoni, Roujia Wang, Ekdatha Arramreddy, Rohan Desai, Shulin Pan, Michael Ahn, Vijairam G. Moorthy, William Mathias, Mai Xu, James Kessler, Yahan Xing, Yang Li, Duoming Bian

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 提出道德游戏平台,通过基于博弈论的实验标准化和加速合作与道德研究,支持零编码配置实验、自动数据收集与分析,促进结果比较和可重复性。

Comments 28 pages, 4 figures. Platform available at https://moralitygame.com

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2606.24531 2026-06-24 cs.DC 新提交 50%

Unified Position-Invariant Random Access Through Two Compression Layers via Absolute-Offset Coordinates: A Bit-Perfect Device-Resident Proof

统一位置不变随机访问通过两个压缩层基于绝对偏移坐标:一个比特完美的设备驻留证明

Yakiv Shavidze

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 提出ACEAPEX格式,通过绝对偏移坐标实现熵层和匹配层的统一位置不变随机访问,单坐标即可比特完美解码任意块,验证表明16KB块寻址仅需0.334ms。

Comments 5 pages, 3 tables. Code and harness at https://github.com/yasha1971-coder/aceapex

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2606.23848 2026-06-24 cs.RO 新提交 50%

Enforcing Human-like Kinematics in Dexterous Piano Playing via Adversarial Posture Regularization

通过对抗姿态正则化在灵巧钢琴演奏中强制执行类人运动学

Bin Qiu, Yanming Shao, Guanyu Cai, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) The University of Hong Kong(香港大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室)

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 提出对抗姿态正则化(APR)方法,利用少量非对齐的人类演奏数据,通过对抗目标匹配策略姿态分布与人类先验,使高自由度灵巧手在物理仿真中弹钢琴时呈现更自然的姿势。

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