R2C2-Coder: Enhancing and Benchmarking Real-world Repository-level Code Completion Abilities of Code Large Language Models
机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,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。
机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; Indian Institute of Science(印度科学研究所) ; Cornell University(康奈尔大学) ; IBM Research(IBM研究)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Comments Published in FSE 2025
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.PL
Comments 18 pages, 11 tables, 6 figures, 3 listings
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.LG、cs.PL
Comments 8 pages, 3 figures
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments To appear at LLM4Code@ICSE 2025
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 6 pages, 1 table, 1 figure
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments Accepted for publication at the International Conference on AI Engineering (CAIN) 2023
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :code model(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments Accepted by LREC-COLING 2024
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Comments Accepted at the 2024 ACM/IEEE 1st International Workshop on Methodological Issues with Empirical Studies in Software Engineering (WSESE)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments Pre-print, under review
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables. In press: ICSME'21
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Journal ref Canadian AI 2020: Advances in Artificial Intelligence pp 309-320
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Comments tool paper https://github.com/ghofrani85/RAN2 7 pages
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.LG
Comments 17 pages, 2 figures. Meta-repository available at https://www.github.com/nyukat/mammography_metarepository ; v3 adds results on the CSAW-CC dataset
EffiHolmes:基于差分分析的仓库级时间低效修复定位
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 EffiHolmes是基于LLM的仓库级时间低效修复定位框架,通过差分分析等技术提升定位精度,在RepoEffi-Bench上优于多种基线方法,且跨模型规模稳健。
Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). 13 pages, 3 figures, and 4 tables
基于大型语言模型的增强现实应用的仓库感知变形关系生成
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文提出一种结合仓库级上下文与推理编排的流水线,利用大型语言模型生成优化的变形关系,在142个移动AR仓库数据集上验证了该方法可构建可靠的领域相关测试预言,能有效检测代码变异。
RepoReasoner:评估长上下文语言模型的仓库级代码推理能力
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究针对现有代码推理基准测试局限,引入RepoReasoner评估仓库级代码推理,通过多阶段管道构建基准,评估输出预测和调用链预测能力,发现当前LLMs在仓库级推理存在局限,为未来相关研究提供方向。
Comments Published in FSE'2026
DREA:用于仓库级漏洞检测的解耦推理与探索代理
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究针对大语言模型用于仓库级漏洞检测时的不足,提出DREA框架,通过规划与探索代理解耦,实现目标导向上下文获取。构建RepoPairBench评估,提升配对正确性,降低成本,还发现安全推理质量是当前大语言模型的瓶颈。
Comments Accepted for presentation at Internetware 2026. 12 pages, 4 figures, and 5 tables
GitHub仓库中有什么?对10000个项目内容的实证研究
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文通过分析10000个GitHub仓库的文件和目录,揭示了过去十年仓库内容的变化,包括README.md标准化、GitHub Actions兴起、配置格式演变及生成式AI相关内容的增长。
Comments Paper accepted to ICSME 2026
Mastermind: 基于策略学习的仓库级漏洞复现
机构 * National University of Singapore(新加坡国立大学) ; Nanyang Technological University(南洋理工大学) ; The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州))
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.AI
AI总结 提出Mastermind双循环框架,通过策略学习(SFT+GRPO)提升LLM代理在仓库级漏洞复现中的表现,在260个训练任务和200个测试任务上达到84.5%通过率,并成功迁移至不同执行器。
RepoRescue: LLM智能体在全仓库兼容性修复上的实证研究
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究LLM智能体能否自动修复因环境演化而失效的旧仓库,提出RepoRescue基准,包含315个仓库,评估多种智能体系统,发现跨文件协调是主要难点,且系统间互补性显著。
从注册表到仓库:AI代理技能如何编写、适配和维护
专题命中 仓库级理解 :repository(title);coding agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本研究首次对AI代理技能作为工程制品进行实证分析,通过挖掘公共注册表和GitHub仓库中的技能,发现技能重用多为一次性复制,定制化主要适配本地环境,而行为契约几乎不变。