代码大模型 / AI 编程

SciCodePile: A 128GB Corpus and Executable Benchmark for Challenging Scientific Code Generation

SciCodePile：用于具有挑战性的科学代码生成的128GB语料库和可执行基准测试

Weifeng Sun, Ye Fan, Yuchen Chen, Gou Tan, Jieke Shi, Yuan Yidi, Swee Liang Wong, Jonathan Pan, David Lo

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Nanjing University（南京大学） ； SUN YAT-SEN University（孙中山大学） ； Home Team Science & Technology Agency（家庭团队科技局） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型处理科学代码的能力，提出SciCodePile语料库及可执行基准测试，评估15个模型在三项任务上的表现，发现科学代码生成极具挑战，同时展示了该语料库在训练上的效用，代码和数据可获取。

TraceDev: A Traceability-Driven Multi-agent Framework for Requirement-to-Code Development

TraceDev：一种用于需求到代码开发的可追溯性驱动的多智能体框架

Mingyu Chen, Yakun Zhang, Zihao Xie, Yixing Luo, Jinrui Xu, Cuiyun Gao, Kaiqi Zhao, Yunming Ye

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

AI总结 针对现有方法在自然语言需求到代码转换中存在的不足，提出TraceDev多智能体框架，通过五个特定角色智能体及可追溯性图，实现自动化软件开发，在两个数据集上的评估结果证明了其在需求到代码生成上的有效性。

Comments Accepted by ISSTA 2026

An Analysis of Residual-Stream Geometry Across Transformer Depth

跨Transformer深度的残差流几何分析

Sunit Bhattacharya, Ravi Shankar Kolli

机构 * ProRata AI（ProRata人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究跨Transformer深度的残差流几何规律，提出以转换为中心的分析方法，通过相对位移等测量揭示规律，如相对位移与层有关、旋转幅度恒定等，构建了测量框架，表明深度曲线依赖模型且条件稳定。

PhoenixRepair: Rethinking Repair Strategy Exploration in Software Agents

PhoenixRepair：重新思考软件代理中的修复策略探索

Tianyue Jiang, Yanlin Wang, Xin He, Daya Guo, Jiachi Chen, Ming Wen, Ensheng Shi, Xilin Liu, Yuchi Ma, Guanbin Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Huawei CodeArts Model Team（华为代码艺术模型团队） 纠错

专题命中 软件智能体 ：software agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有软件代理修复策略探索不足的问题，提出PhoenixRepair多代理框架，通过多位置采样、迭代反思优化等扩大搜索空间，实验表明该框架在解决率和故障定位精度上有提升，实现了7.8%的相对改进及76.0%的最高解决率Pass@1。

Comments 14 pages, 5 figures

Beyond Text Editing: Algebraic Manipulation of Source Code

超越文本编辑：源代码的代数操作

Kevin Pulo

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究提出源代码代数方法，通过逻辑代数操作修改代码库，概述其操作属性。实验表明大语言模型代理用此方法完成代码更改成功率更高、令牌数更少，为代码编辑提供新方向，推动相关研究。

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

A Decision-Centered Reference Architecture for Trustworthy Agentic Commerce

用于可信代理商务的以决策为中心的参考架构

Dimitrios S. Sfiris

专题命中 软件智能体 ：software agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究针对代理商务问题，提出以决策为中心的与协议无关的架构，含规范信封等多种机制，通过开源实现、多场景和消融评估，支持受保护依赖项检测等多项功能，但未涵盖部分关键特性。

Comments 23 pages, 3 figures. Includes ancillary reproducibility materials

RECEIPT: Deterministic, Reward-Hacking-Resistant Verification for White-Box Agentic XSS Discovery

RECEIPT：用于白盒代理式XSS发现的确定性、抗奖励攻击验证

Muxi Lyu, Karen Shieh, Yiwei Hou, Hao Wang, Koushik Sen, David Wagner

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 研究针对白盒代理式XSS发现中编码代理声明不可信的问题，提出RECEIPT验证框架，通过环境隔离等手段使发现可信，经实验评估，在预算内发现多个未知漏洞，相比其他方式能确认更多真实利用且无假阳性。

Beyond Resolved Rate: A Non-Functional Quality Study

超越解决率：非功能性质量研究

Xin Sun, Daniel Ståhl, Kristian Sandahl, Christoph Kessler

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

AI总结 研究对比新旧模型在存储库级修复任务中生成补丁的非功能性质量，通过两个案例研究，用CodeQL等工具评估，发现新模型解决实例更多，但非功能性指标无一致改善，旨在推动对模型软件工程能力的全面评估。

Supra Cognitive Modes: A Routed Architecture for Agent Memory

超认知模式：一种用于智能体记忆的路由架构

Joshua Tobkin, David Yang

机构 * Supra Research（超研） 纠错

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

AI总结 研究智能体记忆工作负载，提出超认知模式（SCM）架构，通过共享摄取底层及相关机制处理查询，在三个基准上进行表征，给出参考运行成绩等，展示了一种路由配置及故障模式，验证了相关设计。

CODENS: Transforming Code Changes into Living, Accessible, and Queryable Documentation

CODENS：将代码变更转化为生动、可访问且可查询的文档

Abdelhak Kelious, Chyrine Tahri, Eliot Bardet

机构 * CAPSENS 纠错

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

AI总结 研究如何在快速发展代码库中维护文档，提出CODENS系统，它从拉取请求构建知识图，经语义提取等操作，通过三种检索模式展示知识，保留变更历史并集成评估指标，在项目中评估效果良好，但在文档综合方面有挑战。

Comments Accepted at the 26th ACM Symposium on Document Engineering (DocEng 2026). DOI: 10.1145/3820755.3832807

Edge-Efficient Transformer for End-to-End RF Spectrum Monitoring

用于端到端射频频谱监测的边缘高效变压器

Zhifan Song, Haralampos-G. Stratigopoulos, Hassan Aboushady

机构 * Sorbonne Université, CNRS, LIP6（索邦大学、法国国家科学研究中心、巴黎第六大学信息与自动化实验室） 纠错

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

AI总结 提出用于端到端射频频谱监测的E-SpecFormer，引入LiTAN注意力机制，有四种可扩展变体。在相关数据集测试中，Nano变体参数少、速度快，准确率高，以低成本超越现有边缘模型，是物联网设备实时频谱智能的高效解决方案。