代码大模型 / AI 编程

Persistent Recursive Worlds Enable Autonomous Software Evolution

持久递归世界支持自主软件演化

Beichen Huang, Zhenyu Liang, Bowen Zheng, Ran Cheng

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

AI总结 该研究提出 Genesis 框架，以持久递归世界替代持久智能体，成功构建 C 编译器、重实现 MESA 模块，实现长周期软件开发并获显著性能提升。

ReCodeAgent: A Multi-agent Workflow for Language-Agnostic Translation and Validation of Large-Scale Repositories

ReCodeAgent：一种多智能体工作流用于语言无关的大规模仓库翻译与验证

Ali Reza Ibrahimzada, Brandon Paulsen, Daniel Kroening, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 ReCodeAgent通过多智能体方法实现大规模仓库代码翻译与验证的语言无关性，提升翻译正确率并降低成本，验证其效率和设计影响。

Comments Published in ASE 2026

REVERE: Reflective Evolving Research Engineer

REVERE：面向科学工作流的反思性进化研究工程师

Balaji Dinesh Gangireddi, Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

机构 * TCS Research（TCS研究） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 REVERE通过全局训练上下文学习和反思优化框架，提升科研编码任务性能，实现4.50%、3.51%和4.89%的提升。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

MuseCritic: Learning Multi-Aspect Song Rewards through Natural-Language Aesthetic Critiques

MuseCritic：通过自然语言审美评论学习多维度歌曲奖励

Jiabao Zhuang, Changhao Jiang, Hanchen Wang, Jiahao Chen, Zhixiong Yang, Zhenghao Xiang, Yifei Cao, Jiajun Sun, Hui Li, Ming Zhang, Tao Ji, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出MUSECRITIC半标量奖励模型，通过两阶段训练生成多维度自然语言评论预测歌曲奖励，在SongEval、Music Arena等数据集上效果优于现有方法，结合GRPO还提升了Muse-0.6B的多项审美指标。

Deep Learning Methods for Software Requirement Classification: A Performance Study on the PURE dataset

Fatemeh Khayashi, Behnaz Jamasb, Reza Akbari, Pirooz Shamsinejadbabaki

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

An Empirical Study of Output-to-Input Loops for Black-Box Backdoor Detection in Fine-Tuned Open-Weight LLMs

针对微调开源权重大语言模型的黑盒后门检测的输出-输入循环的实证研究

Md. Nahid Hasan, Mohammad Arif Hossain

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本研究提出self-feeding黑盒测试方法，通过将LLM自身输出反馈为输入检测后门，在6个开源权重LLM上实现高模型级检测精度，仅需文本级查询访问即可作为模型安全的低成本初查手段。

Analytically Consistent Reconstruction of Finite Data Using Padé Sequences

利用帕德序列对有限数据进行解析一致的重构

Emerson Díaz, Balma Duch, Pere Masjuan

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 该研究提出一种基于帕德序列的算法，将弗罗萨尔特双极点作为诊断对象，可从含不确定性的有限数据中重构解析结构，区分真实特征与虚假结构，已通过多种函数和数据集验证，代码存于GitLab。

Comments 25 pages, 7 figures