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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。

2026-07-01 至 2026-07-01 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

2606.31206 2026-07-01 cs.SE 新提交 79%

FeatX: Editing Software by Editing Features for Repository-Level Code Evolution

FeatX: 通过编辑特征来编辑软件以实现仓库级代码演化

Xutian Li, Yifeng Zhu, Xianlin Zhao, Yanzhen Zou, Lu Zhang, Bing Xie

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

AI总结 提出特征导向工具FeatX,通过提取层次化史诗-特征结构并调用三阶段演化代理,将特征编辑转化为代码补丁,显著降低认知负荷并提升修改定位F1达42.6%。

Comments 4 pages, Accepted to the Tools and Datasets Track of ASE 2026

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2606.31159 2026-07-01 cs.SE cs.CR cs.LG 新提交 62%

An Empirical Study of Security Calibration in Large Language Models for Code

面向代码的大型语言模型安全校准的实证研究

Mohammed Latif Siddiq, Md. Nafiu Rahman, Joanna C. S. Santos

机构 * University of Notre Dame(圣母大学) Brac University(布拉卡大学)

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

AI总结 本文首次大规模实证研究LLM生成代码的安全校准,发现过度自信普遍存在,安全校准优于功能校准,且校准引导的自动修复效果有限。

Comments Accepted at the 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026) Research Track

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2606.31354 2026-07-01 cs.SE 新提交 57%

Mutating the "Immutable": A Large-Scale Study of Git Tag Alterations

改变“不可变”:Git 标签变更的大规模研究

Solal Rapaport, Laurent Pautet, Samuel Tardieu, Stefano Zacchiroli, Théo Zimmermann

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

AI总结 通过分析3.284亿软件仓库,发现1020万次标签变更影响18.9万仓库,并与Nixpkgs交叉验证表明标签变更导致可重现构建失败,建议使用加密提交哈希固定依赖并建立审计日志。

Journal ref 2026 ACM Conference on Reproducibility and Replicability, Jul 2026, Delft, Netherlands

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2606.22593 2026-07-01 cs.SE cs.CR 新提交 57%

On Good Authority: Release-Authority Measurement for Registry-Mediated Package Ecosystems

论良好权威:注册中心中介的包生态系统的发布权威度量

Igor Santos-Grueiro

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

AI总结 提出一种前驱感知的发布权威记录,通过比较发布路径证据(发布者、仓库、工作流、来源、签名、中介)识别策略触发的发布路径不连续性,经npm等五个生态系统的审计样本验证,触发策略可有效筛选需审查的发布。

Comments 20 pages

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2603.16436 2026-07-01 cs.LG 版本更新 57%

DISCOVER: A Solver for Distributional Counterfactual Explanations

DISCOVER: 一种用于分布反事实解释的求解器

Yikai Gu, Lele Cao, Bo Zhao, Lei Lei, Lei You

机构 * Technical University of Denmark(丹麦技术大学) Aalto University(阿尔托大学) Xi'an Jiaotong University(西安交通大学)

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

AI总结 提出DISCOVER,一种模型无关的分布反事实解释求解器,通过预算化提议-选择搜索范式替代梯度优化,利用最优传输几何指导采样,实现非可微模型下的分布对齐。

Comments 22 pages, 8 figures, 6 tables

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