Microsoft（微软）

Beyond Fail-to-Pass: Iterative Hardening of Co-Generated Bug Reproduction Tests and Fixes

超越未通过测试：协同生成的错误重现测试与修复的迭代强化

Yuhao Tan, Zhibang Yang, Fangkai Yang, Yuan Yao, Yu Kang, Lu Wang, Pu Zhao, Xin Zhang, Xiaoxing Ma, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 研究自动化程序修复中错误重现测试问题，指出仅用未通过到通过标准不足。提出CoHarden框架，先生成测试再迭代强化测试与修复，实验证明该框架在解决率等方面优于现有基线。

Comments 29 pages, 5 figures, preprint

Personalized Recommendation Tool Learning via Autonomous Language Agents

通过自主语言智能体进行个性化推荐工具学习

Mingdai Yang, Zhiwei Liu, Weizhi Zhang, Yibo Wang, Hao Peng, Philip Yu

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

AI总结 研究针对基于大语言模型的智能体在推荐系统中的局限性，提出PRTA框架，让LLM作中央规划器与多推荐模型交互，负责高级推理和个性化工具选择，传统模型进行全排序评分，设计反射机制，实验表明该框架提升了全排序推荐性能。

Comments 6 pages. Accepted by RecSys'26

FORCE-Bench: A Benchmark, Dataset, and Evaluation Harness for Agentic AI in Enterprise Finance

FORCE-Bench：企业金融中智能代理人工智能的基准测试、数据集和评估工具

Wolfgang M. Pauli, Sarah Panda, Kidus Admassu, Said Bleik, Ademola Okerinde, Jeremy Reynolds

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

AI总结 研究针对智能代理在企业金融领域应用，提出FORCE-Bench基准测试，含251个专家注释查询，从八个维度评估三种任务类型，在特定设置下评估通用和专用代理，结果显示专用代理更可靠，相关资源开源助力企业金融环境应用。

Comments 22 pages, 10 figures