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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。

2026-07-28 至 2026-07-28 共收录 13 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 代码生成 4 篇

2607.16692 2026-07-28 cs.SE cs.CL 版本更新 81%

Dependency-Guided Code Generation: Structured Matrix Decomposition and Consistency-Guided Refinement

依赖引导的代码生成:结构化矩阵分解与一致性引导的细化

Mingqiao Mo, Yangchen Zeng, Zikai Xiao, Xin Xiao, Wenhua Nie, Zhaolu Kang, Guangyuan Dong, Kai Shu, Hao Zhang, Xiaodong Fan

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) ByteDance Inc.(字节跳动公司) Zhejiang University(浙江大学) National Taiwan University(台湾国立大学) Peking University(北京大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Tsinghua University(清华大学) Liaoning Technical University(辽宁技术大学)

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

AI总结 针对现有代码生成方法无法充分捕捉代码实体依赖关系的问题,提出依赖感知代码生成框架,通过结构化矩阵分解和一致性引导细化生成代码,经实验验证该方法能生成语义对齐和结构保真度更高的代码。

Comments 12 pages

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2507.22080 2026-07-28 cs.SE cs.AI cs.CL 版本更新 67%

CodeEvo: Interaction-Driven Synthesis of Code-centric Data through Hybrid and Iterative Feedback

CodeEvo:通过混合和迭代反馈以交互驱动方式合成以代码为中心的数据

Qiushi Sun, Jinyang Gong, Lei Li, Qipeng Guo, Fei Yuan

机构 * Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) The University of Hong Kong(香港大学) New York University(纽约大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

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

AI总结 为解决高质量指令-代码对获取难题,提出双智能体架构CodeEvo,审查器制定模式并结合混合验证协议,构建CodeEvo-100K数据集,实验表明基于此数据微调的模型在代码生成基准测试中表现出色。

Comments ACL 2026 (Oral)

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2607.18955 2026-07-28 cs.LG cs.CL 版本更新 62%

H$^2$SD: Hybrid Hindsight Self-Distillation

H$^2$SD:混合事后自蒸馏

Qiye Cai, Yichuan Ma, Peiji Li, Yongkang Chen, Qipeng Guo, Yicheng Zou, Linyang Li, Xiaocheng Feng, Bing Qin

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Fudan University(复旦大学) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

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

AI总结 研究针对强化学习中奖励监督问题,提出 H$^2$SD 混合事后自蒸馏框架。成功轨迹用教师概率调更新幅度,失败轨迹基于参考提示调整教师并最小化反向 KL 散度,实验表明该框架优于基线,能稳定优化且效率良好。

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2509.06278 2026-07-28 cs.AI 版本更新 57%

TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning

TableMind: 一种用于工具增强表格推理的自主程序化代理

Chuang Jiang, Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Jie Ouyang, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China(认知智能国家重点实验室,中国科学技术大学)

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

AI总结 TableMind通过两阶段训练策略提升表格推理能力,实现自主程序化代理的高效推理与代码生成。

Comments Comments: 10 pages, 6 figures. Submitted to WSDM 2026

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2. 软件智能体 2 篇

2604.02544 2026-07-28 cs.SE 版本更新 79%

Developer Experience with AI Coding Agents: HTTP Behavioral Signatures in Documentation Portals

与AI代码代理的开发者体验:文档门户中的HTTP行为签名

Oleksii Borysenko

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

AI总结 本文研究AI代码代理对技术文档访问的影响,发现HTTP行为特征在文档门户中具有可识别性,提出改进开发者文档设计和反馈机制的实践方案。

Comments 9 pages, 2 figures

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2410.07809 2026-07-28 cs.CL cs.LG 版本更新 62%

No Optimal Language Set Exists for Multilingual Instruction Tuning: Insights from a Linguistically-Informed Study

多语言指令微调不存在最优语言集:基于语言信息研究的见解

Gürkan Soykan, Gözde Gül Şahin

专题命中 软件智能体 :repository(abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究多语言指令微调中语言集选择问题,通过评估基于多种特征的语言信息选择策略与随机基线对比,发现固定预算下无通用语言选择策略,性能因任务和模型而异,超阈值加语言会致性能下降,还讨论了相关影响和评估陷阱。

Comments 7 pages, 4 figures Updated the title and revised the manuscript for submission to the Workshop on Insights from Negative Results in NLP (Insights 2026)

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3. 测试生成 1 篇

2506.01232 2026-07-28 cs.DB cs.AI 版本更新 57%

Retrieval-Augmented Generation of Ontologies from Relational Databases

从关系数据库中检索增强生成本体

Nadeen Fathallah, Mojtaba Nayyeri, Athish A Yogi, Ratan Bahadur Thapa, Hans-Michael Tautenhahn, Anton Schnurpel, Steffen Staab

机构 * Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart(人工智能研究所,斯图加特大学) University of Southampton(南安普顿大学) Universitätsklinikum Leipzig(莱比锡大学医院)

专题命中 测试生成 :repository(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究从关系数据库生成语义丰富的OWL2DL本体的问题,提出RIGOR方法,通过大语言模型驱动,从多源检索并迭代生成本体片段,经验证和纠正后集成,实验表明该方法优于基线且无需人工监督。

Comments Accepted in ISWC26

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4. 代码评测 2 篇

2408.03910 2026-07-28 cs.SE cs.AI cs.CL 版本更新 67%

CodexGraph: Bridging Large Language Models and Code Repositories via Code Graph Databases

CodexGraph:通过代码图数据库连接大型语言模型和代码库

Xiangyan Liu, Bo Lan, Zhiyuan Hu, Yang Liu, Zhicheng Zhang, Fei Wang, Michael Shieh, Wenmeng Zhou

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

AI总结 研究旨在解决大型语言模型处理整个代码库的难题,提出通过将LLM代理与代码库图数据库接口集成的CodexGraph系统,利用图数据库特性实现精确上下文检索和代码导航,经多基准评估及实际应用开发,展现其在软件工程中的竞争力与潜力。

Comments work in progress

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2606.31767 2026-07-28 cs.SE 版本更新 57%

JETO-Bench: A Reproducible Benchmark for Execution Time Improvement Patches in Java

JETO-Bench: Java执行时间改进补丁的可复现基准测试

Khashayar Etemadi, Zhendong Su

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

AI总结 提出JETO-Mine工具,通过静态分析、动态分析和评估框架自动构建可复现的Java执行时间改进补丁基准,并构建包含660个补丁的JETO-Bench,验证了其有效性。

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5. 仓库级理解 3 篇

2607.18970 2026-07-28 cs.SE cs.AI 版本更新 62%

Skillware: A Software Ontology and Engineering Lifecycle for Persistent Behavioral Artifacts

Skillware:用于持久行为工件的软件本体与工程生命周期

Haodi Fan, Zucong Lan

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

AI总结 研究针对智能体技能成为持久行为工件却缺乏相关软件本体的问题,引入Skillware,通过Skill Artifact和Skillware Unit管理工件,阐述相关条件与证据,为智能体能力提供可识别、可组合、可维护及可演化的软件本体与工程生命周期。

Comments 26 pages, 6 figures, 5 tables

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2607.13077 2026-07-28 cs.CY cs.AI cs.SE 版本更新 62%

The Hitchhiker's Guide to Monoculture

单一文化的搭便车指南

Gordon Burtch

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

AI总结 研究通过Kaggle竞赛提交代码,探讨人工智能编码助手对代码的影响,采用多种方法在不同层面研究代码同质化,发现句法有显著同质化,语义同质化不明显,表明编码助手规范了实现细节但未使方法和策略趋同。

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2502.04678 2026-07-28 cs.LG 版本更新 57%

Nearly Tight Bounds for Cross-Learning Contextual Bandits with Graphical Feedback

具有图形反馈的交叉学习上下文博弈的近似紧界

Ruiyuan Huang, Zengfeng Huang

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

AI总结 研究具有图形反馈的交叉学习上下文博弈,在遗忘对抗损失模型下,针对强可观测图给出肯定答案,算法通过隔离无自环动作、悲观校正等实现\(\widetilde O(\sqrt{\alpha T})\)期望遗憾,实验展示相关好处及缩放。

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6. 程序分析与验证 1 篇

2512.12507 2026-07-28 cs.SE 版本更新 61%

ATLAS: Multi-View Code Representation Tool for C and C++ Source Programs

ATLAS: C和C++源代码的多视图代码表示工具

Jaid Monwar Chowdhury, Ahmad Farhan Shahriar Chowdhury, Humayra Binte Monwar, Mahmuda Naznin

专题命中 程序分析与验证 :repository(abstract,comments);分类 cs.SE

AI总结 提出ATLAS工具,无需完整构建即可为C/C++生成对齐的AST、CFG和DFG,支持部分输入,输出JSON/DOT/PNG,在TheAlgorithms语料上CFG正确率达96.80%(C)和91.67%(C++)。

Comments 5 pages, 4 figures, 2 tables; Video demonstration: https://youtu.be/50DvEbenp14; Tool repository: https://github.com/jaid-monwar/ATLAS-multi-view-code-representation-tool.git

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