DependEval: Benchmarking LLMs for Repository Dependency Understanding
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.SE、cs.CL
AI 大模型
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。
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.SE、cs.CL
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :code generation(title,abstract);repository(abstract);分类 cs.SE、cs.CL
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.SE、cs.CL
Comments 15 figures/charts, 7 pages, Submitted as an NLP project at Northeastern. Focuses on comparing two papers, there are many more papers that could be included
融合大语言模型与知识图谱:一种针对软件仓库相关问答的新型方法
机构 * Data-driven Analysis of Software (DAS) Lab Department of Computer Science \& Software Engineering Concordia University Montreal QC Canada ; Concordia University
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出融合大语言模型与知识图谱的方法,提升软件仓库问答的准确性与效率。
Comments Submitted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology for review
ICAE-Bench:将编码智能体评估为交互式项目构建者
机构 * Meituan(美团)
专题命中 仓库级理解 :coding agent(title,abstract);repository(abstract);分类 cs.AI
AI总结 研究针对编码智能体在交互式项目构建中作用转变,现有基准未跟上的问题,提出ICAE-Bench基准。从模糊需求出发,经自动化用户智能体模拟动态范式,引入避免需求模糊性、确保用户模拟质量、公平评估开放式仓库的关键设计。
SetupX:LLM代理能否从过去的功能正确代码仓库设置失败中学习?
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) ; Independent Researcher(独立研究者) ; Jinan Inspur Data Technology Co., Ltd.(济南 Inspur 数据技术有限公司)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
AI总结 提出SetupX框架,通过经验学习、推测执行和验证协议解决代码仓库设置中的跨仓库经验迁移、多步试错和鲁棒验证问题,在基准测试中达到92%通过率。
Comments 21 pages, 6 figures
将伦理应用于AI代理:开发者如何将价值观编码到仓库上下文文件中
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文探讨开发者如何通过仓库上下文文件将伦理原则转化为AI代理的行为指令,分析价值观编码的多样性及治理动态,为AI治理提供软件工程实践基础。
Comments 3rd ACM International Conference on AI-powered Software (AIware 2026)
RepoGenesis:从Readme到仓库的端到端微服务生成基准测试
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文提出RepoGenesis,首个多语言端到端微服务生成基准测试,包含106个仓库,评估开源代理和商业IDE在代码生成中的表现,揭示架构一致性等缺陷。
超越定位:仓库级RAG-APR中的可恢复头寸与残余前沿
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);program repair(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本研究探讨仓库级RAG-APR中定位强化后的可恢复增益与残余前沿,通过三种范式分析定位、搜索限制、证据质量及接口设计对修复结果的影响。
面向架构的多设计生成用于仓库级特性添加
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.SE
AI总结 RAIM通过多设计生成和架构感知机制,提升仓库级特性添加的准确性和稳定性。
Comments 18 pages, 6 figures
VeriSoftBench: 仓库级形式验证基准测试用于Lean
机构 * New York University(纽约大学) ; The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.LG
AI总结 VeriSoftBench通过500个Lean 4证明义务评估LLM和证明器在仓库级形式验证中的表现,揭示了依赖闭包对证明成功率的影响。
Prometheus:面向仓库级问题解决的长周期代码库导航
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 Prometheus通过统一知识图谱和增强内存引擎,实现长周期代码库导航,提升仓库级问题解决的效率与准确性。
CatchAll: 基于知识引导的LLM仓库感知异常处理
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.SE
AI总结 CatchAll通过引入三种互补的异常处理知识层,提升LLM在仓库级别异常处理的准确性与上下文感知能力。
专题命中 仓库级理解 :code generation(title,abstract);repository(abstract);分类 cs.SE
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳)) ; ByteDance, Beijing(字节跳动)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);program repair(abstract);分类 cs.SE
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);code generation(abstract);分类 cs.SE
Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG
Comments ICML 2023 (Camera-Ready version)
Journal ref ICML, 2023
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
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
OctoLong:跨仓库代码上下文的训练中优化增强长上下文建模
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG
AI总结 该研究提出OctoLong流水线,通过跨仓库代码上下文的训练中优化,训练出OctoLong-Instruct长上下文开源LMs,用其替代12%传统语料库可显著提升长上下文相关任务性能及短场景API使用能力。
用于发现和复用高阶网络数据集的仓库
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract)
AI总结 针对高阶网络数据集分散难复用的问题,本文推出AHORN仓库,提供标准化数据集及多种功能,助力高阶网络数据集的发现与互操作复用。
低温材料库:用于低温研究应用的公共资源及新测量数据
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract)
AI总结 该研究开发了公共GitHub低温材料库(CMR),提供亚开尔文热导率测量数据,支持各学科研究人员设计评估低温系统,服务于宇宙学、天体物理望远镜等低温研究应用。
Journal ref IEEE Transactions on Applied Superconductivity, Volume 36 , Issue 6, September 2026
ReproRepo: 利用 GitHub 仓库问题扩展可重复性审计
机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学计算机科学学院) ; Datadog
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 提出 ReproRepo 框架,利用 GitHub issues 作为监督信号,对 1149 篇论文进行可重复性评估,发现 Codex with GPT-5.5 能识别约 90% 论文的语义相关复现问题。
MIRAGE:面向MSR数据集的元数据集成仓库分析与引导增强
机构 * SEECS, NUST(软件工程系,努斯兰大学)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG
AI总结 提出通过元数据丰富化、FAIR评估和主题驱动分析改进MSR数据集分析的方法,扩展了数据集目录并揭示了仓库站点和格式对引用与可用性的影响。
Comments 8 pages, 8 figures
自然语言摘要通过LLM在微服务架构中多仓库Bug定位
机构 * Yildiz Technical University, Dept. of Computer Eng.(Yildiz技术大学,计算机工程系) ; Yildiz Technical University, Department of Computer Engineering(Yildiz技术大学,计算机工程系)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
AI总结 利用自然语言摘要和LLM技术,通过多仓库微服务架构实现更高效的Bug定位,显著提升定位准确率和透明度。
Comments Accepted at LLM4Code Workshop, ICSE 2026
机构 * MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence(信息科技模式分析与机器智能国家重点实验室) ; College of Computer Science and Technology(计算机科学与技术学院) ; Huaneng Information Technology Co Ltd(华能信息技术有限公司) ; Hunan Vanguard Group Corporation Co Ltd(湖南 Vanguard集团有限公司) ; Tsinghua University(清华大学) ; Zhejiang University(浙江大学) ; PowerChina Huadong Engineering Co Ltd(国家电网华东工程有限公司)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.PL
机构 * University of Toronto(多伦多大学)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.PL
Comments Accepted to LMPL 2025
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
Comments Project page: zaidkhan.me/MutaGReP