代码大模型 / AI 编程

Code Semantic Zooming

代码语义缩放

Jinsheng Ba, Sverrir Thorgeirsson, Zhendong Su

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；coding agent(abstract)

AI总结 提出基于伪代码的CodeZoom方法，通过多层语义抽象迭代探索、理解和优化代码，在用户研究中相比Claude Code显著提升代码理解与控制感。

When Less is More: 8-bit Quantization Improves Continual Learning in Large Language Models

少即是多：8位量化改善大型语言模型的持续学习

Michael S. Zhang, Rishi A. Ruia, Arnav Kewalram, Saathvik Dharmapuram, Utkarsh Sharma, Kevin Zhu

机构 * Algoverse 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文系统研究量化精度（FP16、INT8、INT4）与重放缓冲区策略在大型语言模型持续学习中的交互，发现量化模型在后续任务上优于FP16，INT8在学习可塑性与知识保留间取得最佳平衡，量化噪声充当隐式正则化防止过拟合。

The Illusion of Agentic Complexity in README.md Generation: Evaluating Single-Agent vs. Multi-Agent RAG Systems

README.md生成中的代理复杂性幻觉：评估单代理与多代理RAG系统

Abu Saleh, Tesfay Welegebreal Tesfay, Phuong T. Nguyen, Juri Di Rocco, Muhammad Umar Zeshan, Davide Di Ruscio

专题命中 代码生成 ：repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 通过对比单代理、多代理和开发者引导规划三种RAG架构生成GitHub仓库README文件，发现单代理管道在词汇质量相当的情况下，令牌消耗降低86%、速度提升一倍，而多代理系统结构一致性达98%但存在规划瓶颈，开发者引导规划获得最佳文档质量。

Comments The paper has been peer-reviewed and accepted to the 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026)

A Scientific Human-Agent Reproduction Pipeline

一种科学人机再生产流水线

Joschka Birk, Gregor Kasieczka, Siddharth Mishra-Sharma, Benjamin Nachman, Dennis Noll, Tanvi Wamorkar

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出SHARP框架，通过人机协作实现科学分析的再生产，通过AI代理自动执行代码生成、测试和质量保证，研究人员在关键节点提供反馈和指导，提升科学理解而非替代人类。

Comments 6 pages, 1 figure, submitted to 2026 Conference on Physics and AI (PAI26)

SWE-Perf: Can Language Models Optimize Code Performance on Real-World Repositories?

SWE-Perf：语言模型能否优化真实仓库中的代码性能？

Xinyi He, Qian Liu, Mingzhe Du, Lin Yan, Zhijie Fan, Yiming Huang, Yin Zheng, Zejian Yuan, Zejun Ma

专题命中 软件智能体 ：code generation(abstract)；repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出SWE-Perf基准，用于系统评估LLM在真实仓库中的代码性能优化能力，通过140个实例评估发现现有模型与专家水平存在显著差距。

Comments Accepted by ICML 2026

GameDevBench: Evaluating Agentic Capabilities Through Game Development

GameDevBench: 通过游戏开发评估智能体能力

Wayne Chi, Yixiong Fang, Arnav Yayavaram, Siddharth Yayavaram, Seth Karten, Qiuhong Anna Wei, Runkun Chen, Alexander Wang, Valerie Chen, Ameet Talwalkar, Chris Donahue

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出GameDevBench基准，包含333个游戏开发任务，评估智能体在多模态软件开发中的能力，发现最佳智能体仅解决53.8%任务，并引入视觉反馈机制提升性能。

Knowdit: Agentic Smart Contract Vulnerability Detection with Auditing Knowledge Summarization

Knowdit: 基于审计知识摘要的智能合约漏洞检测框架

Ziqiao Kong, Wanxu Xia, Chong Wang, Yue Xue, Yi Lu, Pan Li, Shaohua Li, Zong Cao, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National Superior College for Engineers, Beihang University（北京航空航天大学高等工程学院） ； Bitslab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 Knowdit利用审计知识摘要和多智能体框架，通过迭代循环检测智能合约漏洞，有效识别高和中严重性漏洞，优于现有基线方法。

Comments Revised with GPT-5.4

Harness Engineering for Agentic AI Coding Tools: An Exploratory Study

配置代理AI编码工具：探索性研究

Matthias Galster, Seyedmoein Mohsenimofidi, Jai Lal Lulla, Muhammad Auwal Abubakar, Christoph Treude, Sebastian Baltes

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

AI总结 本文探讨了代理AI编码工具的配置机制，分析了多种工具的配置方法，发现Context Files主导配置，并提出AGENTS.md作为通用标准。

Comments 10 pages, 7 figures, 3 tables, based on "Configuring Agentic AI Coding Tools: An Exploratory Study" published in Proceedings of the 3rd ACM/IEEE International Conference on AI-powered Software (AIware 2026)