代码大模型 / AI 编程

PRO-LONG: Programmatic Memory Enables Long-Horizon Reasoning

PRO-LONG：程序化内存实现长程推理

Alexis Fox, Junlin Wang, Paul Rosu, Bhuwan Dhingra

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 针对长程任务中LLM智能体的挑战，提出PRO-LONG框架，通过程序化内存管理上下文，保留交互日志并利用编码智能体进展高效搜索历史，在ARC-AGI-3上有显著提升，减少令牌使用并达到高准确率。

AgentCgroup: Understanding and Controlling OS Resources of AI Agents

AgentCgroup: 理解和控制AI代理的操作系统资源

Yusheng Zheng, Jiakun Fan, Quanzhi Fu, Yiwei Yang, Wei Zhang, Andi Quinn

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； UConn（康涅狄格大学） 纠错

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

AI总结 AgentCgroup通过意图驱动的eBPF资源控制器，解决多租户云环境中AI代理资源管理的粒度、响应性和适应性不匹配问题，提升隔离性和减少资源浪费。

SkillRouter: Skill Routing for LLM Agents at Scale

SkillRouter：大规模LLM代理中的技能路由

YanZhao Zheng, ZhenTao Zhang, Chao Ma, YuanQiang Yu, JiHuai Zhu, Yong Wu, Tianze Xu, Baohua Dong, Hangcheng Zhu, Ruohui Huang, Gang Yu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillRouter，通过全文本检索和重排序提升大规模LLM代理的技能路由性能，实验显示隐藏技能体导致路由准确率下降31-44个百分点，SkillRouter在基准测试中达到74.0%的Hit@1性能。

"Skill Issues'': Data-Centric Optimization of Lakehouse Agents

技能问题：湖仓代理的数据中心优化

Nicole Rose Schneider, Davide Ghilardi, Giacomo Piccinini, Jacopo Tagliabue

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Università Milano Bicocca（米兰Bicocca大学） ； Bauplan Labs（Bauplan实验室） 纠错

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

AI总结 针对分支湖仓Bauplan上的编码代理，提出数据中心的优化流程，通过生成任务验证器对、在隔离沙箱中执行候选技能并利用追踪信号和程序化检查评分，将准确率提升31.9%。

Comments Pre-print of paper accepted at ADS @ VLDB 2026, Boston

A Self-Evolving Agentic Framework for Metasurface Inverse Design

一种自演化代理框架用于超材料逆向设计

Yi Huang, Bowen Zheng, Yunxi Dong, Hong Tang, Huan Zhao, S. M. Rakibul Hasan Shawon, Hualiang Zhang

机构 * University of Massachusetts Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种自演化代理框架，通过上下文级技能进化解决超材料逆向设计中工作流构建的难题，提升任务成功率并减少尝试次数，实现可重用的求解器专业知识积累。

Psychological Safety Framework in Pull-based Open Source Projects

基于心理安全的拉式开源项目框架

Emeralda Sesari, Federica Sarro, Ayushi Rastogi

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

AI总结 本文提出基于心理安全理论的框架，通过分析拉取请求互动中的10种可观察行为，构建心理安全指数，并验证其对贡献者短期和长期持续参与的影响。

Comments Under review

ParEVO: Synthesizing Code for Irregular Data: High-Performance Parallelism through Agentic Evolution

ParEVO：为不规则数据合成代码：通过智能进化实现高性能并行

Liu Yang, Zeyu Nie, Andrew Liu, Felix Zou, Deniz Altinbüken, Amir Yazdanbakhsh, Quanquan C. Liu

机构 * Department of Computer Science, Yale University（耶鲁大学计算机科学系） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 针对不规则数据并行计算难题，ParEVO框架通过构建数据集、微调模型及进化编码代理，合成高性能并行算法，在基准测试中加速显著，优于商业模型及专家基线。

SWE-Manager: Selecting and Synthesizing Golden Proposals Before Coding

SWE-Manager：编码前选择并合成黄金方案

Boyin Tan, Haoning Deng, Junyuan Zhang, Junjielong Xu, Pinjia He, Youcheng Sun

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

AI总结 研究软件工程中提案选择问题，引入SWE-Manager方法，通过强化学习训练8B模型进行提案比较、选择及合成黄金方案，在基准测试中表现优异，并设计框架评估其在实际问题解决中的有效性。

Dynamic analysis enhances issue resolution

动态分析增强问题解决

Mingwei Liu, Zihao Wang, Zhenxi Chen, Zheng Pei, Yanlin Wang, Zibin Zheng

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

AI总结 本文提出DAIRA框架，通过动态分析提升代码缺陷修复效率，实现高准确率和低资源消耗。

SkillReducer: Optimizing LLM Agent Skills for Token Efficiency

SkillReducer: 优化LLM代理技能的令牌效率

Yudong Gao, Zongjie Li, Yuanyuan Yuan, Zimo Ji, Pingchuan Ma, Shuai Wang

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

AI总结 针对LLM代理技能中令牌浪费问题，提出SkillReducer两阶段优化框架，通过压缩路由描述和重构技能主体，实现48%描述压缩和39%主体压缩，同时提升功能质量2.8%。

Semantic Technologies in Practical Demand Response: An Informational Requirement-based Roadmap

实际需求响应中的语义技术：基于信息需求的路标图

Ozan Baris Mulayim, Anand Krishnan Prakash, Yuvraj Agarwal, Mario Bergés, Marco Pritoni, Derek Supple, Steve Schaefer, Mitali Shah

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

AI总结 本文针对商业建筑激励型需求响应，通过形式化本体评估方法定义信息需求，评估现有本体（Brick、DELTA、EFOnt、CIM）的不足，并提出扩展与整合路标图以增强语义互操作性。

Comments Accepted at ACM eEnergy 2026. Not yet published/

A Longitudinal Analysis of Good First Issue Practices and Newcomer Pull Requests in Popular OSS Projects

对流行开源软件项目中良好首次问题实践和新成员拉取请求的纵向分析

Hirotatsu Hoshikawa, Hidetake Tanaka, Kazumasa Shimari, Raula Gaikovina Kula, Kenichi Matsumoto

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

AI总结 研究分析了37个流行GitHub仓库中406826个问题和1117个新成员GFI拉取请求，发现GFI标签比例在2024年后显著下降，但新成员参与度稳定，但拉取请求合并率下降，表明GFI基于的入职机制需持续维护。

Higher-order hopping-parameter expansion by human-AI collaboration

通过人机协作的高阶跳跃参数展开

Masakiyo Kitazawa, Tatsuya Wada

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 利用trie数据结构开发高效算法，计算SU(N_c)规范构型上Tr ln M的跳跃参数展开高阶项，成本可控且经可靠验证，强调人机协作的关键作用。

Comments 7 pages, 1 figure, Substantial revision, including major algorithmic improvements

EasyBCI Agent: Towards Universal Neural Data Preprocessing for Brain-Computer Interfaces

EasyBCI Agent：面向脑机接口的通用神经数据预处理

Yu Zhu, Runkai Zhao, Zhimin Zhou, Jinyu Cai, Zhouheng Yao, Chutian Zhang, Peiyuan Li, Xiaoxing Zhang, Qihao Zheng, Jiamin Wu, Mianxin Liu, Chi Zhang, Bin Min, Lei Bai, Chengyu Li, Jingpeng Wu, Chunfeng Song

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 EasyBCI是两阶段大语言模型智能体，可针对六种信号类型规划执行脑机接口预处理，经评估其在EEG任务中表现优于人工流程及通用编码智能体，可扩展至多模态并提升可复现性。

Comments 15 pages, 6 figures, 4 tables

A more accurate rational non-commutative algorithm for multiplying 4x4 matrices using 48 multiplications

一种更精确的有理非交换算法用于使用48次乘法的4x4矩阵乘法

Jean-Guillaume Dumas, Clément Pernet, Alexandre Sedoglavic

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 本文提出一种更精确的4x4矩阵乘法算法，使用48次非交换乘法，改进了误差界指数并提升了实际精度。

RIME: Enabling Large-Scale Agentic Music Post-Production

RIME：实现大规模智能后期制作

Noah Schaffer, Nikhil Singh

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 研究针对音乐后期制作问题，引入RIME框架，利用POEMS工具包生成配对数据，评估多模态语言模型，展示其通过监督微调提升智能体性能，是迈向迭代音乐智能体、变革音乐制作的早期步骤。

CHIA: An open-source framework for principled, agentic AI-driven hardware/software co-design research

CHIA: 一个用于原则性、智能体AI驱动的硬件/软件协同设计研究的开源框架

Angela Cui, Ferran Hermida-Rivera, Jack Toubes, Raghav Gupta, Jim Fang, Chengyi Lux Zhang, Ella Schwarz, Junha Kim, Yakun Sophia Shao, Borivoje Nikolic, Christopher W. Fletcher, Sagar Karandikar

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 提出CHIA开源框架，通过有向循环图表达智能体AI驱动的协同设计流程，支持多种工具集成，实现可扩展、容错的大规模协同设计研究。

Bespoke-Card: Why Tune When You Can Generate? Synthesizing Workload-Specific Cardinality Estimators

Bespoke-Card：为何调优而非生成？合成工作负载特定的基数估计器

Johannes Wehrstein, Anton Winter, Timo Eckmann, Carsten Binnig

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 提出Bespoke-Card系统，通过智能体驱动合成工作负载特定的基数估计器，利用结构化q-error反馈和课程学习等策略，在JOB上降低33%总运行时间和41%中位数q-error。

Comments Accepted for AIDB@VLDB'26 (Boston)

An Auditable AI Agent Loop for Empirical Economics: A Case Study in Forecast Combination

一个可审计的AI代理循环用于实证经济学：以预测组合为例

Minchul Shin

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 提出一个开源代理循环架构，结合搜索后留出评估，使实证规范搜索透明化，在预测组合案例中独立代理搜索找到优于原始研究基准的方法。

Comments 36 pages, no figure

Simple is Better: Multiplication May Be All You Need for LLM Request Scheduling

简单即最佳：乘法可能就是LLM请求调度所需的一切

Dingyan Zhang, Jinbo Han, Kaixi Zhang, Xingda Wei, Sijie Shen, Chenguang Fang, Wenyuan Yu, Jingren Zhou, Rong Chen

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 本文提出通过简单乘法结合KVCache和负载均衡指标，实现LLM请求调度的双重目标，无需超参数调优，实验显示在真实工作负载中显著提升性能。

Comments To appear in the Proceedings of 20th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI'26)