Governance Matters: Lessons from Restructuring the data.table OSS Project
治理至关重要：来自重新构建 data.table 开源项目的经验
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 data.table项目通过社区主导的治理改革，显著提升了贡献者招募、拉取请求解决效率和贡献者保留率，为OSS治理改进提供了实践经验。
Comments ICSME 2025
AI 大模型
代码大模型 / AI 编程
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。
1. 仓库级理解 3933 篇
CausationEntropy: Pythonic Optimal Causation Entropy
机构 * Center of Complex Systems Science（复杂系统科学中心） ； Clarkson University（克林顿大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
Cloud-based digitization workflow with rich metadata acquisition for cultural heritage objects
基于云的数字化工作流程与丰富元数据采集用于文化遗产对象
机构 * Department of Human-Centered Artificial Intelligence, Institute of Applied Computer Science, Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science, Jagiellonian University（以人为本的人工智能系、应用计算机科学研究所、物理、天文学和应用计算机科学学院，雅盖隆大学） ； Faculty of Humanities, AGH University of Krakow（人文学院，克拉科夫AGH大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出了一种基于云的数字化工作流程，利用微软365等技术实现高精度元数据采集，适用于文化遗产对象的数字化与知识图谱构建。
Comments 24 pages, 4 figures; submitted to The Journal of Academic Librarianship
TransLibEval: Demystify Large Language Models' Capability in Third-party Library-targeted Code Translation
TransLibEval: 解密大型语言模型在第三方库定向代码翻译中的能力
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 TransLibEval首次构建了专注于第三方库导向代码翻译的基准测试，揭示LLM在处理TPL时的性能缺陷及改进方向。
Comments 24 pages, 5 figures, accepted by FSE 2026 (The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering)
The Impact of Generative AI on Architectural Conceptual Design: Performance, Creative Self-Efficacy and Cognitive Load
生成式人工智能对建筑概念设计的影响：性能、创造性自我效能与认知负荷
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 生成式人工智能在建筑概念设计中对初学者表现有提升，但降低总体创造性自我效能，效果依赖于用户专业知识和提示策略。
Opportunities and Challenges of Natural Language Processing for Low-Resource Senegalese Languages in Social Science Research
自然语言处理在塞内加尔语言社会科学研究中的机遇与挑战
机构 * Polytechnic School (ESP)（多科技术校） ； Gaston Berger University (UGB)（加斯顿-伯杰大学） ； Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文探讨了自然语言处理在塞内加尔六种语言社会科学研究中的机遇与挑战，提出构建可持续的NLP生态系统，强调伦理治理与跨学科合作。
Breaking the Bottlenecks: Scalable Diffusion Models for 3D Molecular Generation
突破瓶颈：用于3D分子生成的可扩展扩散模型
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出通过反向转移核框架重新解释DDDM，解决分子扩散中的瓶颈问题，提升推理效率和结构保真度。
EmbeddingRWKV: State-Centric Retrieval with Reusable States
EmbeddingRWKV: 基于可重用状态的检索方法
机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室） ； Shenzhen Yuanshi Intelligence Co., Ltd（深圳元世智能科技有限公司）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 EmbeddingRWKV通过统一的嵌入模型和状态骨干，实现高效检索与重排序，提升系统效率。
Comments 23 pages, 3 figures, 6 tables
A Random-Key Optimizer for Combinatorial Optimization
一种用于组合优化的随机键优化器
机构 * Federal U. of São Paulo（巴西圣保罗联邦大学） ； Amazon Advanced Solutions Lab（亚马逊高级解决方案实验室） ； DIMACS ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Federal U. of Pernambuco（巴西佩雷布鲁克联邦大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出了一种随机键优化器，通过模块化设计结合多种元启发式算法，高效解决组合优化问题。
Comments 54 pages, 16 figures, 8 tables
Journal ref J Heuristics 31, 32 (2025)
Standardization of Post-Publication Code Verification by Journals is Possible with the Support of the Community
通过社区支持实现期刊的出版后代码验证标准化
机构 * Department of Mathematics, Pusan National University, Busan, South Korea（釜山国立大学数学系） ； Industrial Mathematics Center, Pusan National University, Busan, South Korea（釜山国立大学工业数学中心） ； Humanoid Olfactory Display Center, Pusan National University, Yangsan, Gyeongsangnam-do, South Korea（釜山国立大学人形嗅觉显示中心） ； Department of Mathematics, Yonsei University, Seoul, South Korea（延世大学数学系） ； Institute for Future Earth, Pusan National University, Busan, South Korea（釜山国立大学未来地球研究所）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出通过社区支持实现期刊出版后代码验证标准化，通过修改ACM验证徽章允许研究人员提交代码复现，提升机器学习研究的可重复性。
Comments 10 pages, 1 figure
Muse: Towards Reproducible Long-Form Song Generation with Fine-Grained Style Control
Muse：迈向可重现的长篇歌曲生成与细粒度风格控制
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 Muse通过开源系统实现可控长篇歌曲生成，利用合成数据集和微调模型，在有限数据下取得竞争性性能。
Dreaming Is Not a Bug: A Jung-Inspired Dream Layer for Multi-Agent LLM Companions
梦境并非bug：一种基于荣格思想的多智能体LLM伴侣的梦境层
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出一种基于荣格思想的梦境层，通过离线生成梦境叙事来增强多智能体LLM伴侣的学习与关系建立能力，将幻觉转化为资源而非bug。
Comments Preprint, 35 pages (5 pages of appendix), 2 figures, 3 tables. Conceptual and architectural proposal with preliminary simulation results
Categorical Foundations for CuTe Layouts
CuTe布局的范畴基础
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.PL
AI总结 本文提出一个范畴框架，用于理解和实现CuTe布局代数，通过定义Tuple和Nest范畴及其态射操作，提供与CUTLASS行为一致的Python实现。
Comments 174 pages
From See to Shield: ML-Assisted Fine-Grained Access Control for Visual Data
从看见到防护：基于机器学习的细粒度访问控制用于视觉数据
机构 * Abo Akademi University, Nokia Bell Labs, Finland（阿博阿卡迪米大学、诺基亚贝尔实验室，芬兰） ； Linköping University, Nokia Bell Labs, Sweden（林肯皮大学、诺基亚贝尔实验室，瑞典） ； Nokia Bell Labs, Finland（诺基亚贝尔实验室，芬兰）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出一种基于机器学习的细粒度视觉数据访问控制系统，通过混合加密方案实现敏感信息的高效保护与策略执行，提升了隐私敏感对象检测的准确性和系统性能。
Comments 11 pages, 4 figures, 6 tables. In submission
Knowledge-Driven Multi-Turn Jailbreaking on Large Language Models
基于知识的多轮对抗攻击大语言模型
机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 Mastermind通过动态知识库和分层规划架构，实现对大语言模型的高效多轮对抗攻击，显著提升攻击效果和防御韧性。
Code Contribution and Credit in Science
科学中的代码贡献与信用
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究探讨了科学领域中代码贡献与传统作者身份信用之间的关系，发现代码贡献者常未获认可，且高频编码与学术影响力指标呈负相关。
Comments Revisions after peer-review. This is the "Accepted" version of the paper!
Annealed Langevin Posterior Sampling (ALPS): A Rapid Algorithm for Image Restoration with Multiscale Energy Models
退火拉格朗日后验采样（ALPS）：一种用于图像修复的多尺度能量模型快速算法
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 ALPS通过多尺度能量模型和退火拉格朗日后验采样，提升图像修复和MRI重建的准确性和效率。
COLT: Enhancing Video Large Language Models with Continual Tool Usage
COLT: 通过持续工具使用增强视频大语言模型
机构 * University of Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 COLT通过持续工具使用增强视频大语言模型，解决工具数据持续变化的问题，提升视频理解性能。
Comments 16 pages
A Survey on the Application of Large Language Models in Scenario-Based Testing of Automated Driving Systems
面向自动驾驶系统场景化测试的大型语言模型应用综述
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文综述了大型语言模型在自动驾驶系统场景化测试中的应用，系统分类了其在不同测试阶段的角色，并总结了关键特性与使用策略，同时指出了五个开放挑战和研究方向。
Comments 24 pages, 11 figures
Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025
A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond
大推理模型高效推理的综述：语言、多模态与更远的探索
机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Soochow University（苏州大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Peking University（北京大学） ； Tongji University（同济大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文综述了大推理模型在提升推理效率方面的最新研究，聚焦于语言、多模态及未来方向，旨在推动该领域的发展。
Comments Update recent RL papers. Project page: https://github.com/XiaoYee/Awesome_Efficient_LRM_Reasoning
ForeCal: Random Forest-based Calibration for DNNs
ForeCal：基于随机森林的DNN校准
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 ForeCal是一种基于随机森林的DNN事后校准方法，通过弱单调性和范围保持性实现更精确的校准，优于现有方法并在保持判别能力的同时降低校准误差。
Journal ref CODS-COMAD 2024
WGLE:Backdoor-free and Multi-bit Black-box Watermarking for Graph Neural Networks
WGLE:无后门且多比特的图神经网络黑盒水印技术
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 WGLE是一种无需后门的图神经网络黑盒水印技术，通过边上的分层距离差实现多比特水印嵌入，实现高准确率的所有权验证。
Initialization of a Polyharmonic Cascade, Launch and Testing
多项式谐波级联的初始化，启动与测试
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于超八面体对称星座的多项式谐波级联初始化方法，实现了高效稳定训练并在多个数据集上展示了优异的性能。
Comments Part 4 of 4 in the "Polyharmonic Cascade" cycle. Contains initialization algorithms and experimental results (MNIST, HIGGS, Epsilon). Previous papers: arXiv:2512.12731, arXiv:2512.16718, arXiv:2512.17671. Source code: https://github.com/xolod7/polyharmonic-cascade
Demonstration-Guided Continual Reinforcement Learning in Dynamic Environments
动态环境中的演示引导持续强化学习
机构 * School of Computer Science, University of Galway（Galway大学计算机科学学院）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究提出演示引导持续强化学习（DGCRL），通过外部演示库指导智能体探索与适应，提升动态环境中的学习效率和知识迁移能力。
MAIN: Mutual Alignment Is Necessary for instruction tuning
MAIN：互斥对齐是指令微调的必要条件
机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Corporation（微软公司）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出MAIN框架，通过互斥约束增强指令与响应的一致性，提升LLM在多种基准上的性能。
Comments Accepted by EMNLP 2025
Enigma: Application-Layer Privacy for Quantum Optimization on Untrusted Computers
Enigma：量子优化在不可信计算机上的应用层隐私保护
机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； American University（美国大学） ； Purdue University（普渡大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 Enigma通过应用层混淆技术保护量子优化在不可信计算机上的隐私，有效抵御攻击同时保持计算效率。
PrivORL: Differentially Private Synthetic Dataset for Offline Reinforcement Learning
PrivORL: 用于离线强化学习的差分隐私合成数据集
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 PrivORL通过差分隐私技术合成离线强化学习数据集，利用扩散模型和好奇心驱动预训练提升合成数据的多样性和保真度。
Comments Accepted at NDSS 2026; code available at https://github.com/2019ChenGong/PrivORL
Game-RL: Synthesizing Multimodal Verifiable Game Data to Boost VLMs' General Reasoning
Game-RL: 合成多模态可验证游戏数据以提升VLMs的通用推理能力
机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 Game-RL通过合成多模态可验证游戏数据提升VLMs的通用推理能力。
Comments 69 pages, 24 figures
Decoupling Template Bias in CLIP: Harnessing Empty Prompts for Enhanced Few-Shot Learning
解除CLIP中的模板偏见：利用空提示提升少样本学习
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究通过引入空提示机制，减少CLIP中模板偏见对少样本学习的影响，提升分类准确性和鲁棒性。
Comments 14 pages, 8 figures, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI2026, poster)
Argus: A Multi-Agent Sensitive Information Leakage Detection Framework Based on Hierarchical Reference Relationships
Argus：基于分层参考关系的多智能体敏感信息泄露检测框架
机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Ultra High Definition Immersive Media Technology, Shenzhen Graduate School, Peking University（超高清沉浸媒体技术广东省重点实验室，北京大学深圳研究生院） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Tencent Security Platform Department（腾讯安全平台部） ； China Unicom (Guangdong) Industrial Internet Co., Ltd（中国联通（广东）工业互联网有限公司）
专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 Argus通过多智能体协作框架整合关键内容、文件上下文和项目参考关系，有效降低误报率，提升敏感信息检测的准确性和效率。
Comments 11 pages, 7 figures, 8 tables;Accepted to ICSE 2026 Research Track
