代码大模型 / AI 编程

Early Adoption of Agentic Coding Tools by GitHub Projects

GitHub项目对智能编码工具的早期采用

Maliha Noushin Raida, Daqing Hou

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特技术学院） 纠错

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

AI总结 研究GitHub项目对智能编码工具的早期采用情况，通过分析大量智能PR，探究采用情况、项目生产力及协作模式，发现多数仓库采用少，小项目参与度高，生产力差异大，人机协作以单人监督为主，为相关管理提供实证依据。

Comments Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (SE 3.0)

Can Tokens Compete? Token Representations against Supervised CNN Backbones for BirdCLEF+ 2026

令牌能竞争吗？针对BirdCLEF+ 2026的与监督式CNN主干竞争的令牌表示

Anthony Miyaguchi, Murilo Gustineli, Adrian Cheung

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对BirdCLEF+ 2026中动物发声多标签检测任务，先构建监督基线，后对比神经音频编解码器的编解码表示与基础嵌入的语义表示，比较两个生物声学专家模型和四个基于令牌的编码器，探究基于令牌的表示能否竞争。

EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: Transformer-Based Learning with Motor Imagery for Brain Computer Interface

基于EEG的AI-BCI轮椅前进：用于脑机接口的混合深度学习与运动想象

Bipul Thapa, Biplov Paneru, Bishwash Paneru, Khem Narayan Poudyal

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Kathmandu University（加德满都大学计算机科学与工程系） ； Department of Electronics and Communication Engineering, Nepal Engineering College, Pokhara University（博卡拉大学尼泊尔工程学院电子与通信工程系） ； Department of Applied Sciences and Chemical Engineering, Institute of Engineering, Pulchowk Campus, Tribhuvan University（特里布万大学工程学院普尔乔克校区应用科学与化学工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合运动想象左右手运动机制的AI集成方法，利用EEG数据模拟轮椅导航，采用CNN-Transformer混合模型实现高准确率的EEG分类。

Model-Informed Joint Material-Structural Optimization of Hard-Magnetic Soft Materials

硬磁软材料的模型驱动联合材料-结构优化

Ian Galloway, Prashant K. Jha

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract,comments)

AI总结 针对硬磁软材料，开发模型驱动框架，将多种关系纳入统一剪切模量框架获多个本构模型，经实验选代表性关系，再用所选模型开发联合材料-结构优化框架，可处理不同设计情况，产生规定变形响应设计并开源实现。

Comments 53 pages, 20 figures, 8 tables; Repository: https://github.com/CEADpx/top_optim

AnyStyle: Single-Pass Multimodal Stylization for 3D Gaussian Splatting

AnyStyle: 单次传递多模态风格化用于3D高斯点云

Joanna Kaleta, Bartosz Świrta, Kacper Kania, Tomasz Trzciński, Przemysław Spurek, Marek Kowalski

机构 * Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； Sano Centre for Computational Medicine（Sano计算医学中心） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 AnyStyle通过多模态条件化实现姿态无关的零样本风格化，支持文本和视觉输入，提升3D重建的风格可控性。