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Peking University(北京大学)

2026-07-28 至 2026-07-28 共收录 7
2607.16692 2026-07-28 cs.SE cs.CL 版本更新

Dependency-Guided Code Generation: Structured Matrix Decomposition and Consistency-Guided Refinement

依赖引导的代码生成:结构化矩阵分解与一致性引导的细化

Mingqiao Mo, Yangchen Zeng, Zikai Xiao, Xin Xiao, Wenhua Nie, Zhaolu Kang, Guangyuan Dong, Kai Shu, Hao Zhang, Xiaodong Fan

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) ByteDance Inc.(字节跳动公司) Zhejiang University(浙江大学) National Taiwan University(台湾国立大学) Peking University(北京大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Tsinghua University(清华大学) Liaoning Technical University(辽宁技术大学)

AI总结 针对现有代码生成方法无法充分捕捉代码实体依赖关系的问题,提出依赖感知代码生成框架,通过结构化矩阵分解和一致性引导细化生成代码,经实验验证该方法能生成语义对齐和结构保真度更高的代码。

Comments 12 pages

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2601.09515 2026-07-28 cs.CL 版本更新

SERM: Self-Evolving Relevance Model with Agent-Driven Learning from Massive Query Streams

SERM:具有代理驱动学习的自演化相关性模型

Chenglong Wang, Canjia Li, Xingzhao Zhu, Yifu Huo, Huiyu Wang, Weixiong Lin, Yun Yang, Qiaozhi He, Tianhua Zhou, Xiaojia Chang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * Northeastern University, Shenyang, China(东北大学,沈阳,中国) ByteDance(字节跳动) Peking University(北京大学)

AI总结 针对大规模查询流中相关性模型泛化能力不足的问题,SERM通过多代理模块检测分布偏移并生成可靠标签,实现迭代自演化提升性能。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

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2604.06550 2026-07-28 cs.CR cs.AI 版本更新

SkillSieve: A Hierarchical Triage Framework for Detecting Malicious AI Agent Skills

SkillSieve:一种用于检测恶意AI代理技能的分层分流框架

Yinghan Hou, Zongyou Yang

机构 * Department of Earth Science and Engineering(地球科学与工程系) Imperial College London(帝国理工学院伦敦分校) Department of Computer Science(计算机科学系) University College London(伦敦大学学院) Lingban Technology Co., Ltd.(灵伴科技有限公司) State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University(北京大学通用人工智能国家重点实验室)

AI总结 提出SkillSieve三层检测框架,通过启发式评分、LLM子任务分析和多LLM陪审团辩论,高效检测恶意AI代理技能,在390个技能基准上达到F1=0.920。

Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables

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2507.01335 2026-07-28 cs.CL cs.AI 版本更新

LEDOM: Reverse Language Model

LEDOM:反向语言模型

Xunjian Yin, Sitao Cheng, Yuxi Xie, Xinyu Hu, Li Lin, Xinyi Wang, Liangming Pan, William Yang Wang, Xiaojun Wan

机构 * Peking University(北京大学) University of California, Santa Barbara(加州大学圣芭芭拉分校) University of Arizona(亚利桑那大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

AI总结 LEDOM是一种反向自回归语言模型,通过反向训练获得独特能力,如演绎推理和解决反转诅咒,并在多个基准测试中提升了性能。

Comments Work in progress; Models can be found at: https://huggingface.co/Corning/Reverse-Model-7B-348B/tree/main

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2602.04266 2026-07-28 eess.SP cs.LG 版本更新

Aortic Valve Disease Screening from PPG via Physiology-Guided Self-Supervised Learning

通过生理引导的自监督学习检测PPG中的主动脉瓣疾病

Jiaze Wang, Qinghao Zhao, Zizheng Chen, Zhejun Sun, Deyun Zhang, Yuxi Zhou, Shenda Hong

机构 * Department of Computer Science, Tianjin University of Technology(天津理工大学计算机科学系) National Institute of Health Data Science, Peking University(北京大学国家健康数据科学研究院) Department of Cardiology, Peking University People’s Hospital(北京大学人民医院心内科) HeartVoice Medical Technology(心声医疗科技) DCST, BNRist, RIIT, Institute of Internet Industry, Tsinghua University(清华大学计算机科学与技术系、北京人工智能研究所、互联网产业研究所) Institute of Medical Technology, Peking University Health Science Center(北京大学健康科学中心医学技术研究所) Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究所) State Key Laboratory of Vascular Homeostasis and Remodeling, NHC Key Laboratory of Cardiovascular Molecular Biology and Regulatory Peptides, Peking University(北京大学血管稳态与重塑国家重点实验室、国家心血管分子生物学与调节肽重点实验室)

AI总结 本文提出基于生理引导的自监督学习方法,利用大量未标记PPG数据高效筛查主动脉狭窄和反流,实现优于传统监督学习的检测性能。

Comments 33 pages, 8 figures. Under review

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2505.07889 2026-07-28 cs.CL 版本更新

BioProBench: A Corpus and Benchmark for Biological Protocol Reasoning in Autonomous Science

BioProBench: 一个全面的数据集和生物协议理解与推理基准

Yuyang Liu, Liuzhenghao Lv, Xiancheng Zhang, Jingya Wang Li Yuan, Yonghong Tian

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University(北京大学电子与计算机工程学院) School of Chemical Biology&Biotechnology, Peking University(北京大学化学生物学与生物技术学院)

AI总结 BioProBench通过构建大规模数据集和基准,提升生物协议理解与推理的LLM性能。

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2511.12940 2026-07-28 cs.CV 版本更新

Recurrent Autoregressive Diffusion: Global Memory Meets Local Attention

循环自回归扩散:全局记忆与局部注意力相结合

Taiye Chen, Zihan Ding, Anjian Li, Christina Zhang, Zeqi Xiao, Yisen Wang, Chi Jin

机构 * Peking University(北京大学) Princeton University(普林斯顿大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 研究针对超长视频生成中现有模型的不足,提出循环自回归扩散(RAD)框架,结合循环块与局部注意力,解决训练推理差距等问题,在相关数据集实验中展现出长视频生成的优越性。

Comments Published at ECCV 2026. Project page: https://yeyutaihan.github.io/recurrent-autoregressive-diffusion/

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