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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。

2026-08-12 至 2026-08-12 共收录 17 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 代码生成 3 篇

2608.11121 2026-08-12 stat.OT stat.ME 新提交 78%

Generative AI use in Statistical Research: A Literature Review and Code Generation Case Study

生成式AI在统计研究中的应用:文献综述与代码生成案例研究

Natalie Morosin, Adel Ahmadi Nadi, Michael P. Wallace

专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)

AI总结 本研究通过案例研究分析了ChatGPT-5和ScholarAI在统计研究的文献综述与代码生成中的应用,发现其需专业人员提示监督,可作为研究工具但无法替代专业方法论知识。

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2608.10315 2026-08-12 cs.CL cs.AI 新提交 62%

Is This Your Final Answer? Cross-Contextual Consistency as a Measure of LLM Credibility

这是你的最终答案吗?跨上下文一致性作为大语言模型可信度的度量

Siyang Wu, Yibo Jiang, Bryon Aragam

机构 * University of Chicago(芝加哥大学)

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

AI总结 该研究提出用跨上下文一致性(C3)度量大语言模型可信度,通过对比26个模型在6个基准上的原始与扰动提示生成结果,发现C3可作为互补评估维度与基准有用性诊断工具。

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2608.10492 2026-08-12 cs.AI cs.CY 新提交 57%

INSIDE the Student's Mind: Jointly Modeling Latent Reasoning and Action in LLM Student Simulators

洞察学生的思维:在LLM学生模拟器中联合建模潜在推理与行动

Rose Niousha, Minwoo Kang, Narges Norouzi

机构 * University of California, Berkeley(加利福尼亚大学伯克利分校)

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

AI总结 该研究针对LLM学生模拟器仅复现学生行动却未捕捉其潜在推理的问题,提出INSIDE框架,通过在配对思考轨迹与行动上微调LLM,提升了模拟行动保真度与推理对齐度,最高对齐度达57.9%。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

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2. 软件智能体 5 篇

2608.10319 2026-08-12 cs.SE cs.AI 新提交 81%

Do Personalized Skills Help Coding Agents? An Empirical Study of Developer Interaction Histories

个性化技能对编码智能体有帮助吗?开发者交互历史的实证研究

Shuyan Huang, Kai Du, Andrew Lan

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

AI总结 本研究通过对13位开发者的206个真实会话实验,发现从交互历史提炼的开发者个性化技能改进有限,而汇集自所有开发者的通用技能增益最大且最一致,为编码智能体的个性化策略提供了实证依据。

Comments 15 pages, 10 figures

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2608.10934 2026-08-12 cs.SE 新提交 79%

Understanding the Architecture of Coding Agents: An Exploratory Study Using a Research Prototype

理解编码智能体的架构:一项使用研究原型的探索性研究

Marco Tulio Valente

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

AI总结 本研究通过推出编码智能体Ark及基准ArkBench,探索了编码智能体的架构,用gpt-5.4-mini测试Ark解决10项任务中的8项,还对比了其与先进编码智能体的架构,为相关研究提供基础。

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2608.10504 2026-08-12 cs.AI 新提交 57%

MEGA: Self-Evolving Agent Optimization Infrastructure via Wisdom Graph

MEGA:基于智慧图的自进化智能体优化基础设施

Jung Hwan Lee, Kyu Ho Lee, Gwang Hoon Yoo

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

AI总结 MEGA是一种自进化智能体优化基础设施,通过三层架构实现智慧积累、组合推理与自进化,可系统性优化异构智能体系统,将优化与知识进化融为一体。

Comments 29 pages, 10 figures. Technical report

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2608.10178 2026-08-12 cs.SE 新提交 57%

One Recipe, Many Harnesses: What Self-Evolution Encodes Across Languages and Models

一个方案,多种适配:自演化在不同语言和模型中编码了什么

Siqi Yang, Qianlan Yang, Yu-Xiong Wang, Saurabh Pujar, Martin Hirzel

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

AI总结 该研究固定演化方案,在八种编程语言和三个基础模型上分析自演化适配工具,发现其为语言需求与模型差距共同塑造的补偿层,可提升编码智能体性能并能蒸馏为通用工具。

Comments 20 pages, 12 figures, 9 tables. Includes appendix

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2608.10157 2026-08-12 cs.AI 新提交 57%

SBCO: Self-Supervised, Verifier-Grounded Harness Optimization For Planning Agents

SBCO:面向规划智能体的自监督、验证器驱动的工具链优化器

Vivek Kulkarni, Sudipta Paul, Aounon Kumar, Nicholas Tzou, Srinivas Chappidi

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

AI总结 本研究针对规划任务提出SBCO,一种自监督的验证器驱动工具链优化器,其性能优于或相当的定制基线,且计算成本仅为其1/4至1/5.5。

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3. 程序修复 1 篇

2608.10613 2026-08-12 cs.SE 新提交 79%

CausalRepair: Bridging the Causality Gap in Large Language Model-Based Automated Program Repair via Dual-Slicing

CausalRepair:通过双重切片弥合基于大语言模型的自动化程序修复中的因果差距

Linhao Wu, Yizhou Chen, Zhen Yang, Pengyu Xue, Dan Hao

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

AI总结 CausalRepair是基于最小因果上下文的对话驱动型自动化程序修复框架,通过双重切片策略构建因果相关上下文,在Defects4J数据集上修复313个漏洞,性能优于现有方法且修复成本更低。

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4. 测试生成 1 篇

2608.10090 2026-08-12 cs.AI cs.LG 新提交 62%

CHORUS: Complementary Experts for High-Coverage Testbench Stimulus Generation

CHORUS:用于高覆盖率测试平台激励生成的互补专家

Hejia Zhang, Sheng Lu, Zhongming Yu, Chia-Tung Ho, Brucek Khailany, Jishen Zhao

专题命中 测试生成 :code generation(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对芯片设计中高覆盖率测试平台激励生成任务,提出CHORUS后训练框架,整合分阶段SFT与密集奖励RL得到的互补专家,构建4B模型,在CVDP-ECov上的Pass@1指标优于671B参数的DeepSeek-R1。

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5. 代码评测 1 篇

2608.10145 2026-08-12 cs.LG 新提交 57%

The Evaluation Protocol Determines the Result: An Independent Reproduction of LeWorldModel on TwoRoom

评估协议决定结果:在TwoRoom上独立复现LeWorldModel

Joyjeet Singh

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

AI总结 本研究独立复现LeWorldModel在TwoRoom上的结果,发现评估协议(如目标偏移量)会显著影响性能,还揭示单步预测准确率无法预测长程规划成功、批量归一化层会夸大验证损失等关键结论。

Comments Independent reproduction of arXiv:2603.19312 - https://github.com/joyjeet-singh/tinylab

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6. 仓库级理解 5 篇

2608.10084 2026-08-12 eess.IV cs.CV 新提交 82%

When Repository Labels Are Not Image-Level Truth: A Supervision Auditing Framework for Chest Radiograph AI

当仓库标签并非图像级真值:面向胸部X光AI的监督审计框架

Yesika Alexandra Agudelo-Londoño, Jhon Wilmer Pino-Román, Brahian Carrera Rodríguez, José Miguel Castañeda-Bedoya, Juan Pablo Gómez-López, Aura C. Puche-Sarmiento, Niharika S. D'Souza, Juan Sebastian Osorio-Valencia, Jon E. Duque-Grajales, Jazmín Ximena Suárez-Revelo, Jorge Mario Vélez-Arango, Gabriel Castrillón

专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract)

AI总结 针对胸部X光仓库标签非图像级真值的问题,提出RSA框架,以MIMIC-CXR心脏肥大数据为例发现其标签与专家评估一致性极低,用专家精选队列训练的DenseNet121模型达0.853的ROC-AUC,强调监督审计的重要性。

Comments Accepted (oral) at the 3rd MICCAI Student Board (MSB) EMERGE Workshop, MICCAI 2026. This is the authors' version; the final authenticated version will appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS). 10 pages, 3 figures

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2608.11095 2026-08-12 cs.AI cs.LG cs.SE 新提交 67%

Why Does CLAUDE.md Keep Growing? Catastrophic Remembering in Agentic Coding

CLAUDE.md 为何不断膨胀?智能体编码中的灾难性记忆

Kushal Chakrabarti

机构 * South Park Commons(南公园社区)

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

AI总结 该研究针对智能体编码中提示文件无限制膨胀的问题,提出通过提示注释消除多余指令,可使现实中智能体指令遵循能力提升多达23.1%。

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2608.09934 2026-08-12 cs.CL cs.AI 新提交 62%

LLM Agents Factory: Retrieval of Domain-Specific LLM Agents

LLM智能体工厂:领域特定大语言模型智能体的检索

Vitalii Belov, Artyom Sosedka, Andrey Sakhovskiy, Elizaveta Kovtun, Artyom Boyarskikh, Semen Budennyy

机构 * Sber AI Moscow Institute of Physics and Technology(莫斯科物理技术学院) National University of Science and Technology MISIS(莫斯科国立科学技术大学MISIS) Skolkovo Institute of Science and Technology(斯科尔科沃科学技术研究所) Artificial Intelligence Research Institute(人工智能研究所)

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

AI总结 本研究提出LLM Agents Factory框架,通过检索2万余个预设智能体配置文件按需构建领域特定智能体,在多基准测试中实现高准确率与低推理成本,为工业应用提供动态智能体生成的替代方案。

Comments 7 pages, 1 figure, SIGIR 2026

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2608.11036 2026-08-12 cs.CL 新提交 57%

myMediWhisper: Construction of Burmese Medical Speech Corpus and Whisper Fine-Tuning for Clinical Dialogue ASR

myMediWhisper:缅甸医疗语音语料库的构建及面向临床对话自动语音识别的Whisper微调

Ye Kyaw Thu, Ye Bhone Lin, Thura Aung, Htet Arkar, Myat Oo Swe, Thet Htet San, Min Thiha Tun, Thazin Myint Oo, Thepchai Supnithi

机构 * National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC)(国家电子与计算机技术中心) King Mongkut’s University of Technology Thonburi(国王蒙固科技大学吞武里分校) King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang(国王蒙固科技学院叻甲邦分校)

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

AI总结 本研究构建28小时缅甸医疗语音语料库,通过全微调(FFT)和带LoRA的PEFT微调Whisper,提升其在医疗对话ASR中的性能,最优模型WER达23.44%,优于更大的通用领域微调模型。

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2608.10914 2026-08-12 quant-ph 新提交 50%

A Quantum Dynamics Tutorial: Visualising Dynamical Decoupling Sequences on the Bloch Sphere

量子动力学教程:在布洛赫球上可视化动力学去耦序列

Charlie J. Patrickson, Isaac Bailey, Antonio Orazzo, Luca Dellantonio, Isaac J. Luxmoore

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 本教程从实验视角出发,借助布洛赫球可视化动力学去耦序列的量子动力学,阐明相干时间定义,提供开放脚本以助力新研究者掌握该量子控制工具。

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7. 程序分析与验证 1 篇

2608.10906 2026-08-12 cs.SE cs.AI 新提交 62%

GitSkills: A Dataset of Agent Skills on GitHub

GitSkills:GitHub上的智能体技能数据集

Giuseppe Destefanis, Daniel Graziotin, Matteo Vaccargiu, Marco Ortu

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

AI总结 本文提出GitSkills数据集,包含从28.22万个公开GitHub代码库收集的379.7117万个智能体技能相关文件,为智能体技能的多维度研究提供了数据支撑。

Comments Giuseppe Destefanis, Daniel Graziotin, Matteo Vaccargiu, and Marco Ortu. 2027. GitSkills: A Dataset of Agent Skills on GitHub. In Proceedings of the 24th International Conference on Mining Software Repositories (MSR '27). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 3 pages. To appear

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