代码大模型 / AI 编程

Smaller Models, Unexpected Costs: Trade-offs in LLM Quantization for Automated Program Repair

更小的模型，意外的代价：LLM量化在自动程序修复中的权衡

Fernando Vallecillos-Ruiz, Giordano d'Aloisio, Max Hort, Luca Traini, Antinisca Di Marco, Leon Moonen

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究LLM量化在自动程序修复中的效果，发现量化虽减少内存但增加推理时间和能耗，且修复问题集差异大，权衡受模型架构和任务复杂度影响。

Comments Accepted for publication in the Research Papers Track of the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), 14-18 September 2026, Benevento, Italy

To Run or Not to Run: Analyzing the Cost-Effectiveness of Code Execution in LLM-Based Program Repair

运行还是不运行：分析基于LLM的程序修复中代码执行的成本效益

Zhihao Lin, Junhua Zhu, Mingyi Zhou, Xin Wang, Zhensu Sun, Renyu Yang, David Lo, Li Li

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 通过分析SWE-bench上的代理轨迹和端到端修复尝试，发现代码执行在LLM程序修复中普遍使用但效益不均，限制执行可节省成本且不影响修复成功率。

Comments Accepted to the ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2026). 23 pages

Reducing Redundancy in Whole-Slide Image Patching for Scalable Indexing and Retrieval

减少全切片图像分块冗余以实现可扩展索引与检索

Jialiang Geng, Ghazal Alabtah, Saghir Alfasly, Wataru Uegami, H. R. Tizhoosh

机构 * KIMIA Lab Dept. of Artificial Intelligence & Informatics（KIMIA实验室 人工智能与信息学系） 纠错

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

AI总结 提出ARReST框架，通过识别并剪除跨类别判别贡献小的对立块，在保持检索精度的同时显著压缩WSI索引存储（3%-60%），实现可扩展、低成本的病理图像检索。