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Agentic coding without the cloud: evaluating open-weight large language models on longitudinal data preparation tasks

无需云端的智能编码：在纵向数据准备任务中评估开放权重的大语言模型

Mack Nixon, Liam Wright, Yevgeniya Kovalchuk, Alison Fang-Wei Wu, Martin Danka, Andy Boyd, David Bann

AI总结 研究在纵向数据准备任务中评估开放权重的大语言模型，介绍开源框架，含真实数据集、任务定义和评估程序，通过基准测试发现当前先进模型表现良好，为治理受限研究中的AI辅助数据准备提供可行路径。

Comments Presented at SLLS 2026; accepted at CLS 2026 and RSS 2026

Action Flow Matching for Continual Robot Learning

动作流匹配用于持续机器人学习

Alejandro Murillo-Gonzalez, Lantao Liu

机构 * Indiana University–Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

AI总结 通过动作流匹配方法提升机器人持续学习的效率与适应性，实现动态模型的在线对齐与高效学习。

Comments Robotics: Science and Systems 2025

Journal ref Proceedings of Robotics: Science and Systems, 2025