代码大模型 / AI 编程

Remedying Coarsening-Based GNN Training under Heterophily via Adaptive Complementary Enhancement

通过自适应互补增强修复异质性下基于粗化的图神经网络训练

Guoming Li, Jian Yang, Xukun Wang, Zixiao Wang, Shangsong Liang, Yifan Chen

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 研究基于粗化的GNN训练在异构图上性能下降问题，提出自适应互补增强（ACE）策略，通过重新整合粗化丢弃信息、应用正则化及不确定性加权，在异构图基准上提升性能，同构图上保持竞争力且计算开销小。

Comments Accepted at the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI 2026

Change Impact Recommendation for JavaScript: Lessons from History and Runtime Analysis

JavaScript变更影响推荐：来自历史和运行时分析的教训

Sadjad Tavakoli, Saba Alimadadi

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

AI总结 针对JavaScript动态特性导致的依赖推断难题，通过结合历史共变模式挖掘和动态依赖分析，提出混合方法Caprese，实验表明两种信号互补，混合推荐效果更优。

TAMP-OS: An Open-Source Workflow for Tactile 3D-Printable Lithographs

TAMP-OS：触觉3D可打印光刻胶的开源工作流

Robert Faulkner, Natalia Gonzalez-Vazquez, Victoria Gamez, Karly E. Cohen, Gunther Richter, Abigale Stangl, Andrew K. Schulz

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出一个低成本、开源的工作流，用于从显微镜图像生成触觉光刻文件，通过3D打印实现科学图像的可触达性。

Comments 3 figures, Abigale Stangl and Andrew K. Schulz are co-corresponding authors