The birth of Romanian BERT
专题命中 测试生成 :repository(abstract);分类 cs.CL
Comments 5 pages (4 + reference page), accepted in Findings of EMNLP 2020
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 测试生成 :repository(abstract);分类 cs.CL
Comments 5 pages (4 + reference page), accepted in Findings of EMNLP 2020
专题命中 测试生成 :program synthesis(abstract);分类 cs.SE
专题命中 测试生成 :software agent(abstract);分类 cs.SE
专题命中 测试生成 :repository(abstract);分类 cs.PL
专题命中 测试生成 :repository(abstract);分类 cs.SE
专题命中 测试生成 :repository(abstract);分类 cs.AI
金融中的扩散模型:一项综述
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 该综述聚焦金融领域的扩散族生成模型,按金融数据类型分类梳理相关研究,是首个针对金融数据扩散族模型的专门综述,还开源了相关代码仓库。
统一 [CII] 运动学形态数据集:31 个 z=4.26-5.68 恒星形成星系的高红移运动学语料库 Z1
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 基于 ALPINE 巡天数据,构建了 31 个高红移恒星形成星系的 [CII] 形态运动学结构化数据集,包含旋转曲线、动力学质量及分类信息,并公开了多格式数据与示例分析。
Comments 8 pages, 4 tables, 3 figures. Data descriptor for the High-z Kinematic Corpus Z1, the fourth corpus in the EPS Research RAG Astrophysics Corpus Series. Corpus deposited at Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.20369285. Jupyter notebooks and figures included as ancillary files
当智能体对话时:共享内存下的蜜罐
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 该研究通过2026年网络能力评估案例,分析共享内存下蜜罐的安全缺陷,提出将令牌身份存于私有引用监视器等架构应对方案,指出蜜罐仍需单独安全边界。
Comments artificial intelligence, cybersecurity, honeytokens, defensive deception, shared memory, intrusion detection
理解代理硬件验证中推理时间标记分配与覆盖限制
专题命中 测试生成 :coding agent(abstract)
AI总结 本文研究了代理硬件验证中推理时间标记分配与覆盖限制,通过两个层级的代理框架,分析覆盖孔径并改进效率,展示领域专业化如何提升覆盖效率。
迷失在模糊性中:迈向欧盟人工智能法案下稳健性评估的上下文敏感标准
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 研究欧盟人工智能法案下稳健性定义及评估方法不明问题,指出其依赖于多种因素,提出上下文敏感的多层标准化框架,减少解释负担等。
VROOM-SBI: 一种用于QU拟合的快速基于模拟的贝叶斯推断方法
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 提出VROOM-SBI方法,利用基于模拟的推断(特别是神经后验估计)加速QU拟合,实现与经典方法相当的精度,速度提升约500倍。
Comments Submitted in AJ; Comments are welcome. 10 figures, 2 tables
Batch Me If You Can: 大规模覆盖引导的RPKI模糊测试
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 针对RPKI软件现有模糊测试无法处理多对象加密仓库的局限性,提出基于连续采样和函数侧信道的覆盖归因技术,结合非顺序模糊测试与ASN.1变异引擎,实现66倍吞吐量提升并发现21个新漏洞。
Comments Published at IEEE S&P 2026
Spec2Cov: 一种用于数字硬件设计代码覆盖率闭合的代理框架
专题命中 测试生成 :code generation(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于代理框架的代码覆盖率闭合方法,利用大型语言模型和硬件仿真器的协同工作,自动迭代生成测试刺激以加速覆盖率闭合,并在不同复杂度的设计上实现了高达49%的覆盖率。
解释应包含什么?一种以人类为中心的解释内容模型用于局部、事后解释
专题命中 测试生成 :code model(abstract)
AI总结 本文通过混合归纳-演绎定性内容分析,提出了一种包含14个代码的解释内容模型,用于工业AI系统的局部事后解释,通过专家审查和编码复现性验证其有效性。
Comments paper has 36 pages (without references), 2 figures, and 2 tables; appendix has 165 pages; submitted to International Journal of Human-Computer Studies
GOPREAUX I: 开源代码和数据用于通过高斯过程建模 extragalactic 异常的多波段发射
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 本文介绍 GOPREAUX,一个用于多波段暂现体光度学回归的 Python 包,通过非参数方法建模不同暂现体类别的光度行为,提供多波段光度曲线和光谱模板,并开放源代码和数据供研究使用。
Comments 35 pages, 21 figures, to be submitted to ApJ
面向高效视觉语言模型推理的输入自适应视觉预处理
机构 * Faculty of Computer Science, University of Brawijaya(计算机科学学院,布拉维亚大学)
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 本研究提出一种自适应视觉预处理方法,通过动态调整输入分辨率和空间覆盖,显著提升视觉语言模型的推理效率。
开源实现配电网重构方法:分析与比较
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 本文通过开源实现,分析并比较了配电网重构方法的多种算法,包括启发式、元启发式和数学方法,为研究者提供可复现的资源和优化解决方案。
DWFF-Net:一种多尺度农田系统栖息地识别方法,具有自适应动态权重
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
AI总结 DWFF-Net通过自适应动态权重融合多尺度特征,提升农田栖息地识别精度与细粒度监测能力
Comments 30 pages,13 figures
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
机构 * Department of Mechanical and Production Engineering, Aarhus University(机械与生产工程系,阿arhus大学)
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
专题命中 测试生成 :code generation(abstract)
Comments 14 pages
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
Comments 20 pages, 8 figures, Accepted
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
Comments 10 pages, 8 figures, 4 tables, Submitted to Journal of Aerospace Science and Technology (JAST)
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
Comments 12 pages, 15 figures, Conference on Artificial Intelligence SETN 2024. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2405.20232
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
Comments 20 pages, 16 figures, 2 tables. Submitted to MNRAS, this version matches the third revision. The Online Materials and data will be available after the publication
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
Comments 11 pages, 9 figures
专题命中 测试生成 :repository(abstract)
专题命中 测试生成 :repository(abstract)