代码大模型 / AI 编程

HiTMS: A High-Throughput Multi-Stream Linguistic Steganography Framework

HiTMS：一个高通量多流语言隐写框架

Ruiyi Yan, Zhongliang Yang, Yugo Murawaki

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

AI总结 HiTMS针对现有语言隐写术单流方案的局限，提出在多轮交互响应中分配秘密，通过批处理调用提高吞吐量，用自描述框架和密钥派生调度保证可恢复性，实验显示其速度提升且降低隐写分析器AUROC，并发增加时吞吐量持续提高。

The Ghost Couple: Correlated LLM Name Priors and Their Haunting of the Web and Academic Publishing

幽灵搭档：相关的大语言模型姓名先验及其对网络和学术出版的困扰

Michał Brzozowski, Neo Christopher Chung

机构 * Samsung AI Center（三星人工智能中心） ； University of Warsaw（华沙大学） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型生成虚构专家姓名时会产生相关性强的角色组合，这些组合具有模型家族特异性，并在Zenodo等平台造成大量幽灵作者记录，影响学术出版。

Uncovering Scientific Software Sustainability through Community Engagement and Software Quality Metrics

通过社区参与和软件质量指标揭示科学软件的可持续性

Sharif Ahmed, Addi Malviya Thakur, Gregory R. Watson, Nasir U. Eisty

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

AI总结 该研究针对科学开源软件长期维持的挑战，以GitHub上的十个知名Sci-OSS项目为对象，结合社区参与与软件质量指标，提出新颖可视化技术及相关分析方法，为相关人员提供了软件可持续性的关键见解。

Comments Accepted for publication in IEEE Computing in Science & Engineering