代码大模型 / AI 编程 - arXivDaily 专题

2608.18827 2026-08-20 cs.LG cs.AI cs.CL 新提交 67%

MLREF: Efficient Module Reuse for Reward Design in Reinforcement Learning via Large Language Models

MLREF：基于大语言模型的强化学习奖励设计中高效模块复用框架

Chenglin Liu, Xun Wang, Ruishuo Chen, Zhuoran Li, Longbo Huang

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院）

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

AI总结该研究针对强化学习奖励设计瓶颈，提出MLREF框架，通过模块池复用奖励组件，结合三种优化机制，在17个任务上实现比强基线更优且更稳定的性能。

Comments 22 pages, 5 figures, 4 tables

2608.18733 2026-08-20 cs.SE cs.AI cs.LG 新提交 67%

Flama: a Python framework for development and deployment of production-ready APIs, machine learning, and LLM services

Flama：用于开发和部署生产级API、机器学习及大语言模型服务的Python框架

José A. Perdiguero López, Miguel A. Durán-Olivencia

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

AI总结 Flama是一款开源Python框架，基于ASGI构建，统一REST API开发、ML服务与LLM推理，含七大子系统及多项内置功能，可支持多后端LLM部署等场景。

Comments 83 pages, 6 figures, 1 table. Software available at this https URL (https://github.com/vortico/flama), up-to-date documentation at this https URL (https://flama.dev)

2608.18933 2026-08-20 cs.SE cs.AI 新提交 62%

SkillForge: Self-Distilling Agents for Project-Specific Issue Resolution

SkillForge：面向项目特定问题解决的自蒸馏智能体

Silin Chen, Han Li, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Haibing Guan

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

AI总结 SkillForge是一种主动从代码库获取项目特定知识的自蒸馏框架，通过合成问题蒸馏技能，可提升LLM智能体解决特定代码库软件问题的性能。

Comments Our code and data are available at this https URL (https://github.com/cslsolow/SkillForge)

2608.18822 2026-08-20 cs.SE 新提交 57%

Contract-Aware Rescue of a Drifted Isabelle Development: The Double-Tank Case Study

感知契约的漂移Isabelle开发修复：双水箱案例研究

Jim Woodcock, Gabriel Leite, Augusto Sampaio, Ran Wei

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

AI总结针对Isabelle开发漂移问题，以双水箱控制器案例为研究对象，用CAPRI工具重构修复了10个义务，完成部分验证工作，为交互式定理证明器的开发维护提供了实践参考。

Comments 15 pages. Submitted to Formal Methods for Autonomous Systems 2026 (FMAS 2026). Reproducibility artefact: DOI https://doi.org/10.5281/zenodo.21981425

2502.19522 2026-08-20 cs.LG 版本更新 57%

Contrasting Cost-Agnostic and Cost-Sensitive Losses under Limited Model Capacity via $\mathcal H$-consistency

有限模型容量下基于$\boldsymbol{\textit{\textit{\textbf{H}}}}$-一致性的成本无关与成本敏感损失对比

Jessica Finocchiaro, Sanket Shah, Milind Tambe

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

AI总结本文针对有限模型容量场景，通过$\boldsymbol{\textit{\textit{\textbf{H}}}}$-一致性建立了成本无关与成本敏感损失的性能差距，在UCI分类数据集上验证了该差距的存在，解释了成本敏感方法提升性能的理论成因。

Comments Significant update from version 1

2608.19001 2026-08-20 cs.CY 新提交 50%

Open at the Edge, Captured at the Center: llama.cpp and the Political Economy of Local AI Inference

边缘开放，中心捕获：llama.cpp 与本地 AI 推理的政治经济学

Woohyeuk Lee, Hanlin Li, David Gray Widder

专题命中仓库级理解：repository(abstract)

AI总结该研究以 llama.cpp 为对象，分析本地 AI 推理的政治经济动态，发现本地推理拓宽参与度却将控制权向基础设施相关方转移，呼吁政策关注推理基础设施以维持云外 AI 开放性。

Comments 18 pages, 7 figures

2606.19423 2026-08-20 hep-th 版本更新 50%

Calabi-Yau Orientifold Hypersurfaces and their F-theory Uplifts

Calabi-Yau 定向折叠超曲面及其 F-理论提升

Bjoern Hassfeld, Jakob Moritz