代码大模型 / AI 编程

Rehearsed Multi-Agent Live Product Demonstrations with Real-Time Voice Question Answering

排练式多智能体实时语音问答产品演示

Rahul Khedar, Mayank Malhotra, Avinash Karn, Mouli V, Prakhar Mehrotra

机构 * PayPal AI 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 提出多智能体系统Rhetor，通过跨模态特征表示、接地脚本、排练循环和运行时同步，实现带语音问答的实时产品演示自动化。

Comments Preprint. 4 figures, 1 algorithm, 5 tables. Systems paper with a preliminary six-session case study on four deployed applications; full benchmark protocol proposed, corpus run to appear in a later revision

Little Brains, Big Feats: Exploring Compact Language Models

小脑袋，大成就：探索紧凑型语言模型

Dari Baturova, Elena Bruches, Ivan Chernov, Roman Derunets, Arsenii Fomin, Andrey Kostin

机构 * Siberian Neuronets LLC（西伯利亚神经网络有限公司） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究探索小型语言模型在检索增强生成（RAG）系统中的生成性能，实验表明无需GPU即可在设备上运行，并提供了基准测试结果。

Comments Accepted to ECML PKDD 2026, Applied Data Science track. Author preprint; the definitive version will appear in the proceedings of ECML PKDD 2026, Springer LNCS

When AI Reviews Its Own Code: Recursive Self-Training Collapse in Code LLMs

当AI审查自己的代码：代码大语言模型中的递归自训练崩溃

Xinyuan Song, Zekun Cai, Liang Zhao

机构 * Emory University（埃默里大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； LocationMind 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 研究代码LLM在递归自训练中因缺乏外部质量控制而崩溃的风险，对比无审查、人工门控和AI自门控三种机制，发现AI自门控会退化为无门控自训练，需外源验证。

Comments Under Review

Implementation of Hyperelastic Physics-Augmented Neural Networks in the Explicit Finite Element Codes Simcenter Radioss and OpenRadioss with Applications to Impact Events

显式有限元代码Simcenter Radioss和OpenRadioss中超弹性物理增强神经网络的实现及其在冲击事件中的应用

Lukas Maurer, Sascha Eisenträger, Marian Bulla, Daniel Juhre

机构 * Otto von Guericke University（奥托·冯·格里克大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出将物理增强神经网络（PANNs）集成到显式有限元求解器的方法，通过自动生成Fortran用户材料子程序实现高效计算，并验证其在超弹性材料冲击模拟中的准确性。

Comments 26 pages, 11 Figures, 11 Listings, 4 Tables