Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

FARTrack: Fast Autoregressive Visual Tracking with High Performance

FARTrack: 快速自回归视觉跟踪与高性能

Guijie Wang, Tong Lin, Yifan Bai, Anjia Cao, Shiyi Liang, Wangbo Zhao, Xing Wei

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人机混合增强智能国家重点实验室） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 FARTrack通过任务特定自蒸馏和帧间自回归稀疏化，实现了高效且高性能的视觉跟踪，在GOT-10k上达到70.6%的AO，同时在GPU和CPU上分别达到343 FPS和121 FPS。

Software Development Life Cycle Perspective: A Survey of Benchmarks for Code Large Language Models and Agents

软件开发生命周期视角：代码大语言模型和代理的基准测试调查

Kaixin Wang, Tianlin Li, Xiaoyu Zhang, Chong Wang, Weisong Sun, Yang Liu, Aishan Liu, Xianglong Liu, Chao Shen, Bin Shi

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文从软件开发生命周期视角调查代码大语言模型和代理的基准测试，揭示当前基准测试在覆盖方面的不平衡，并提出未来研究方向以缩小理论能力与实际应用之间的差距。

Comments Significantly enhanced the tiered analysis framework for a more comprehensive evaluation of CodeLLMs and Agents throughout the SDLC