代码大模型 / AI 编程

RIDGE: An Autonomous Framework for Validation and Method Discovery in LLM-Generated Option Pricing

RIDGE：一个用于验证和发现大语言模型生成的期权定价方法的自主框架

Liexin Cheng, Xue Cheng, Shuaiqiang Liu, Cornelis W. Oosterlee

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

AI总结 针对大语言模型生成的期权定价实现，介绍自主验证框架RIDGE，通过多种测试和检查优化定价实现与验证方法，应用于五个随机波动率模型，消除缺陷并带来新定价方法。

Comments 33 pages

To Ban or not to Ban? How Open Source Projects Govern GenAI Contributions

超越禁止AI：开放源代码软件社区中生成式AI治理的初步探索

Wenhao Yang, Runzhi He, Minghui Zhou

专题命中 代码生成 ：repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文通过分析67个高可见度的开源项目，探讨生成式AI在开源社区中的治理问题，识别出三种治理方向和12种策略，强调治理需协调责任、验证、审查能力等多方面。

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

Configuration Smells in AGENTS.md Files: Common Mistakes in Configuring Coding Agents

AGENTS.md 文件中的配置异味：配置编码代理的常见错误

Helio Victor F. dos Santos, Vitor Costa, Joao Eduardo Montandon, Luciana Lourdes Silva, Marco Tulio Valente

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

AI总结 本文首次系统化编码代理配置文件（AGENTS.md/CLAUDE.md）的异味，通过灰文献综述和仓库挖掘识别出六种异味，并在100个开源仓库中验证其普遍性，其中Lint Leakage最常见（62%）。

Journal ref 26th IEEE International Conference on Source Code Analysis and Manipulation (SCAM 2026)

Agent Team Work Zone: An Automated, Persistent Workspace for Long-Lived Claude Code Agent Teams

智能体团队工作区：面向长期存在的编码智能体团队的自动化持久工作区

Shouren Wang

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

AI总结 研究针对Claude Code等大语言模型智能体在长期工作流程中存在的问题，提出ATWZ，通过围绕其原生智能体团队构建基于文件系统的操作层，保存智能体工作状态等，解决相关问题并减少提示编写工作量。

Comments 31 pages, 9 figures

Orchard: An Open-Source Agentic Modeling Framework

Orchard：一个开源的智能体建模框架

Baolin Peng, Wenlin Yao, Qianhui Wu, Hao Cheng, Xiao Yu, Rui Yang, Tao Ge, Alessandro Sordoni, Xingdi Yuan, Yelong Shen, Pengcheng He, Tong Zhang, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Orchard，一个开源的智能体建模框架，通过轻量级环境服务和三种智能体建模食谱，实现了跨领域可重用的智能体数据、训练和评估。

"Go Home Copilot, You're Drunk": Understanding Developer Responses to Agent-Generated Code Review Comments

“回家吧，副驾驶，你喝醉了”：理解开发者对智能体生成的代码审查评论的回应

Shamse Tasnim Cynthia, Ratnadira Widyasari, Banani Roy, Ting Zhang, David Lo

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

AI总结 研究开发者对智能体生成的代码审查评论的回应，分析五个智能体在342个Python仓库生成的54791条评论，探讨解决率、开发者经验及影响评论有用性的特征，发现不同智能体解决率有差异，还确定未解决评论原因及影响因素，为改进相关反馈提供见解。

Who Grades the Grader? Co-Evolving Evaluation Metrics and Skills for Self-Improving LLM Agents

谁来评估评估者？用于自我改进的语言模型代理的协同进化评估指标和技能

Xing Zhang, Guanghui Wang, Yanwei Cui, Ziyuan Li, Wei Qiu, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究自我进化智能体系统中评估指标缺失问题，提出指标可进化，通过“双棘轮”协同进化指标与技能循环，在多任务中保留提升效果，还阐述安全性源于锚定规则与外部审核，为无可靠自动验证器场景提供架构。

Comments Code: https://github.com/amazon-science/Self-Evolving-Agents-Double-Ratchet

A novel k-means clustering approach using two distance measures for Gaussian data

一种使用两种距离度量的新型k-means聚类方法

Naitik Gada

机构 * School of Mathematical Sciences（数学科学学院） ； College of Science（科学学院） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合簇内和簇间距离度量的新型k-means聚类方法，通过Calinski-Harabasz准则确定簇数，提高聚类结果的鲁棒性和准确性。

Comments Keywords: machine learning, clustering algorithms, k-means

ToolRec: Calibrated Preference Alignment for Query Recommendation in On-Device Assistants

ToolRec: 面向设备端助手的校准偏好对齐查询推荐

Zihan Luo, Lingkui Chen, Ruike Zhang, Hong Huang, Boyang Zhang, Ziniu Chen, Lizhong Wang, Chao Chen

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出ToolRec框架，通过构建系统工具库和双层校准机制优化点击数据，利用加权KTO对齐模型，在设备端助手查询推荐中提升点击率和相关性。

Comments Under review

RiO-DETR: DETR for Real-time Oriented Object Detection

RiO-DETR：面向实时的定向目标检测DETR

Zhangchi Hu, Yifan Zhao, Yansong Peng, Wenzhang Sun, Xiangchen Yin, Jie Chen, Peixi Wu, Hebei Li, Xinghao Wang, Dongsheng Jiang, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 RiO-DETR通过任务原生设计解决实时定向检测中的角度估计、周期性细化和密集监督问题，实现速度与精度的平衡。

Comments Accepted by ECCV 2026, 31 pages, 9 figures