代码大模型 / AI 编程

SecDrift: Measuring Sector-Conditioned Security Drift in AI-Generated Code

SecDrift：测量人工智能生成代码中特定领域条件下的安全漂移

Narayanaswami Natraj Bharadwaj, Dhivya Chandramouleeswaran

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

AI总结 研究大语言模型在关键基础设施代码生成中特定领域提示的安全效果，提出SecDrift基准，通过多模型多领域评估发现行业提示安全优势不显著，模型选择影响大，强调模型选择是更可靠的安全杠杆并开源相关内容。

Comments 11 pages, 3 figures

A Control System, a Dataset, and a Recipe for Making Frozen LLM Agents Learn a Domain

一种用于使冻结的语言模型智能体学习领域的控制系统、数据集和方法

Debjyoti Paul

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 研究如何让冻结的语言模型智能体学习领域，核心方法是将框架视为特定动作空间，用经典强化学习在线学习策略并以多目标奖励评分，贡献包括用DSPy实例化系统并评估，还发布相关代码、任务套件、训练日志及部署方法。

Comments 8 pages, 1 figure, 3 tables. Code and dataset: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

Patterns of Learner-AI Interaction and Academic Performance in an Object-Oriented Programming Course

面向对象编程课程中学习者与人工智能交互模式及学业表现

Marina Lepp

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

AI总结 研究面向对象编程课程中学习者与人工智能交互模式，通过对210名本科生调查，发现学生用GenAI多在寻求解释和调试，聚类出五种交互模式，表明自主使用GenAI不会带来学习提升，强调教学指导下人工智能使用的重要性。

Comments This work has been accepted for publication at the IEEE Frontiers in Education (FIE) 2026 Conference. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist

OmniQEC：通过人工智能科学家发现实用的量子纠错码

Ge Yan, Shanchuan Li, Pengyue Ma, Qixin Zhang, Pingchuan Ma, Jianping Wang, Min-Hsiu Hsieh, Yuxuan Du

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

AI总结 研究旨在发现实用量子纠错码，核心方法是用OmniQEC，它结合自我进化推理与慢快协同工作流程，通过代码级代理探索候选方案并经电路级评估反馈证据。贡献是发现的代码性能优且硬件友好，为大语言模型辅助量子纠错发现奠基。

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Agent Retrieval Bench: Evaluating Repository Context Retrieval for Coding Agents

智能体检索基准：评估代码智能体的仓库上下文检索

Bowen Qin, Yi Xie

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

AI总结 研究代码智能体仓库上下文检索问题，引入智能体检索基准，涵盖多种检索任务和样本。评估多种检索方法，发现无单一方法占优，存在校准差距，且记录轨迹有缺失。通过试验表明检索得出的初始上下文有优势，神谕金上下文还有提升空间。

CodeNib: A Multi-View Data System for Serving Repository Context to Coding Agents

CodeNib：一种用于向编码代理提供仓库上下文的多视图数据系统

Zhongming Yu, Hengjia Yu, Boqin Yuan, Shuting Zhao, Yizhao Chen, Aryan Dokania, Mihir Jagtap, Jiayu Chang, Yitong Ma, Yash Jayswal, Wentao Ni, Hejia Zhang, Zhaoling Chen, Gangda Deng, Jishen Zhao

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

AI总结 研究编码代理从仓库获取上下文的问题，提出CodeNib构建多视图数据系统，可重用视图并映射到源范围，通过运行时提供多种服务，实验表明其在更新速度、延迟等方面有优势，支持多视图仓库上下文服务。

SkillGate: Cost Efficient Runtime Malicious Skill File Detection in Coding Agents

SkillGate：编码代理中经济高效的运行时恶意技能文件检测

Rui Yang, Michael Fu, Kla Tantithamthavorn, Chetan Arora, Joey Chua

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

AI总结 研究针对编码代理中恶意技能文件检测问题，提出SkillGate安全网关，采用混合正则表达式预过滤器+大语言模型判断管道，在SkillsBench基准测试中，检测效果好、成本低、运行时开销小，相比现有工具性能显著提升。

Comments 10 pages, 5 figures

Distributing Security Controls Through Harness Engineering

通过工具工程分发安全控制

William Robert Gore

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

AI总结 研究商业AI编码代理安全控制分发问题，通过分阶段测试方法，利用SHarD工具在多种代理配置上测试，证明三类安全控制可通过单个命令嵌入分发，效果与直接安装商业代理相同，还提出相关框架特征及后续研究问题。

Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents

超越记忆：一种用于异构协作知识工作的带大语言模型代理的模板化基础架构

Priscila Saboia Moreira, Christopher R. Sweet

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 研究指出知识工作成果难传承，大语言模型代理无持久记忆。提出llm-wiki-memory-template，它是异构协作知识工作基础架构，沿多人类、多代理、多领域三个轴，通过案例研究展示其能保留失败路径等，解决负面结果丢失问题。

Comments 15 pages, 3 figures, 1 table

Who is scientific code for? Maintaining human-readable landmarks in agent-written code

科学代码是为谁而设？在代理编写的代码中维护人类可读的地标

Elle O'Brien

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 研究在科学家采用编码代理后，代码维护假设瓦解的问题，核心方法是通过多种调查及工作流程，发现科学家发明“地标策略”标记代码，指出明确划分人类可读与代理上下文能利于科学代码的开发、记录与维护。

Comments Position piece submitted to Infrastructure @ CSCW 26 workshop

ALIBI: Adaptive Agentic Attacks on LLM-Based Vulnerability Detectors via Adversarial Code Comments

ALIBI：通过对抗性代码注释对基于大语言模型的漏洞检测器进行自适应智能体攻击

Zixuan Wu, Cristina Nita-Rotaru

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 研究如何通过对抗性代码注释对基于大语言模型的漏洞检测器进行自适应智能体攻击，提出ALIBI框架，将现实世界漏洞修复提交转换为编码任务评估多个检测器，发现其高度易受攻击，揭示攻击面并推动安全意识设计。

How Do LLMs Read Bug Reports? An Empirical Study of Attention in LLMs for Automated Program Repair

大语言模型如何读取错误报告？基于大语言模型的自动程序修复中注意力的实证研究

Ramtin Ehsani, Irene Manotas, Saurabh Pujar, Luca Buratti, Preetha Chatterjee

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 研究基于大语言模型的自动程序修复中模型注意力模式，通过分析319个真实错误，探究其在错误报告各部分的分布、成功与失败修复的注意力差异及与开发者重视信息的比较，发现注意力分配错误是失败关键因素，为改进系统提供见解。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE) 2026 Conference

MemLens: A Value-Aware Memory Management System with Interactive Analytics for LLM-based Agents

MemLens：一种用于基于大语言模型的智能体的具有交互式分析的价值感知内存管理系统

Shuyue Wei, Chang Liu, Zimu Zhou, Yongxin Tong, Lizhen Cui

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

AI总结 研究针对基于LLM的智能体内存管理问题，提出价值感知内存管理系统MemLens，通过端到端交互式分析仪表板展示内存生命周期，经学习助手应用程序帮助用户比较策略，可实现高效、可解释和个性化的长期内存管理。

RepoReasoner: Evaluating Repository-Level Code Reasoning Ability of Long-Context Language Models

RepoReasoner：评估长上下文语言模型的仓库级代码推理能力

Yanlin Wang, Suiquan Wang, Yanli Wang, Bowen Zhang, Daya Guo, Jiachi Chen, Zibin Zheng

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

AI总结 研究针对现有代码推理基准测试局限，引入RepoReasoner评估仓库级代码推理，通过多阶段管道构建基准，评估输出预测和调用链预测能力，发现当前LLMs在仓库级推理存在局限，为未来相关研究提供方向。

Comments Published in FSE'2026

Specification-Driven DevOps for Multi-Service Environments

多服务环境下基于规范驱动的DevOps

Oleg Grynets, Kyrylo Fursov, Vasyl Lyashkevych, Volodymyr Veres

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

AI总结 研究探讨前沿大语言模型能否利用存储库内容为多服务应用生成配置，通过对三个异构存储库评估发现生成环境虽能运行，但有遗漏，进而区分功能正确性与部署意图保真度并得出最小显式部署规范。

Comments 25 pages, 8 figures, 15 tables

Repositories, Contributors, and Continuity: An Empirical Study of Foundational Quantum Software

存储库、贡献者与连续性：基础量子软件的实证研究

Vincent Gierisch, Nicole Hoess, Ralf Ramsauer, Wolfgang Mauerer

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

AI总结 研究量子软件生态系统中概念和影响如何跨存储库边界持续存在，运用实证软件工程技术分析基础量子软件存储库，结合跨库活动与贡献者关系研究社区演变，发现多种发展路径并提供实证视角。

Multi-Solver Coupling for Parallel Adaptive Multi-Physics Simulations with Trixi$.$jl and deal$.$II

使用Trixi.jl和deal.II进行并行自适应多物理场模拟的多求解器耦合

Vivienne Ehlert, Gregor Gassner, Martin Kronbichler, Hendrik Ranocha, Michael Schlottke-Lakemper

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 该研究利用Trixi.jl和deal.II开发了用于耦合多物理场问题数值模拟的跨语言框架原型，通过开发牛顿自引力气体动力学求解器展示其可用性，验证了收敛性等，还研究了并行扩展性，提供了可重现存储库。

EFT-Ramses: a code to simulate the effective field theory of dark energy

EFT-Ramses：一个用于模拟暗能量有效场论的代码

Nathaniel Ota Woodcock, Sownak Bose, Yunhao Gao, Baojiu Li

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 为应对宇宙常数理论挑战，探索动态暗能量和修正引力模型，介绍EFT-RAMSES代码，它将暗能量有效场论框架嵌入数值管道，整合多种理论到单一方程，通过N体模拟验证，为暗能量和修正引力精确宇宙学测试提供强大通用计算工具。

Comments 18 pages, 5 figures (2 more in an Appendix), submitted to MNRAS; comments welcome