代码大模型 / AI 编程

AI4AI-Bench: Benchmarking LLM Agents in Algorithmic Design for Recursive Self-Improvement

AI4AI-Bench：用于递归自我改进算法设计中大语言模型智能体的基准测试

Yizhe Chi, Wenyi Li, Deyao Hong, Xiaoqiu Wang, Mingju Gao, Kaisen Yang, Bingxiang He, Youjie Zheng, Calvin Xiao, Qinhuai Na

机构 * Navers Lab（Navers实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AI4AI-Bench基准测试，测试大语言模型智能体设计训练算法的能力，实验显示现有智能体仅缩小了已有算法与最优值间不到五分之一的差距，发布相关资源供重复测量。

CAViAR: A Causal Video Dataset for Fine-Grained Accident Reasoning in Real-World Scenarios

CAViAR：用于真实场景细粒度事故推理的因果视频数据集

Sparsh Garg, Yi-Wen Chen, Vijay Kumar B G, Abhishek Aich

机构 * NEC Laboratories, America（美国NEC实验室） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究推出人工标注的真实事故视频基准CAViAR，测试发现现有VLMs存在感知-推理差距，无法可靠将驾驶场景主体行为映射到责任类别。

Comments Accepted to ECCV 2026 Workshop DriveX

Scientific Data Skills: Enabling Agent-Ready Scientific Data Services at Scale

科学数据技能：实现规模化的智能体就绪型科学数据服务

Xiaohan Huang, Qingqing Long, Xiaolei Du, Siyu Pu, Jiawen Xu, Haotian Chen, Chenyang Zhao, Jinbiao Liu, Xuezhi Wang, Hao Wang, Hengshu Zhu, Yuanchun Zhou

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 针对现有数据集表示难以满足AI智能体需求的问题，提出SciDSK智能体就绪型表示并构建相关平台，可提升智能体的数据集发现与解释能力。

Beyond Uniform Token Training: A Multi-Target Framework for Learning Token-Weighted Objectives in Generative Recommenders

基于课程学习的生成推荐系统中的标记加权多目标学习

Wei-Ning Chiu, Song-Duo Ma, Han-Jay Shu, Chuan-Ju Wang, Pu-Jen Cheng

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出基于课程学习的生成推荐系统中的标记加权多目标学习方法，通过两种信息增益策略提升推荐性能，实验表明其在不同语义ID构造下表现优异。

Comments 12 pages, 3 figures