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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。

2026-07-22 至 2026-07-22 共收录 5 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 软件智能体 5 篇

2607.03691 2026-07-22 cs.SE cs.AI cs.LG 版本更新 82%

Don't Blame the Large Language Model: How Agent Harness Evolution Shapes Coding Agent Quality

不要责怪大语言模型:脚手架演化如何塑造编码代理质量

Oussama Ben Sghaier, Hao Li, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

机构 * Queen’s University Canada(加拿大女王大学)

专题命中 软件智能体 :coding agent(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究编码代理中脚手架演化对其质量的影响。通过固定模型、仅改变脚手架,对Qwen Code CLI的35个连续版本进行评估,追踪质量波动与开发模式及架构组件的关系。

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2607.18859 2026-07-22 cs.AI 新提交 74%

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)

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

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2607.18742 2026-07-22 cs.SE 新提交 57%

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

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2607.18347 2026-07-22 cs.SE cs.CR cs.MA 新提交 57%

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

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2607.18575 2026-07-22 cs.CR 新提交 50%

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。

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