代码大模型 / AI 编程

Natural Language Summarization Enables Multi-Repository Bug Localization by LLMs in Microservice Architectures

自然语言摘要通过LLM在微服务架构中多仓库Bug定位

Amirkia Rafiei Oskooei, S. Selcan Yukcu, Mehmet Cevheri Bozoglan, Mehmet S. Aktas

机构 * Yildiz Technical University, Dept. of Computer Eng.（Yildiz技术大学，计算机工程系） ； Yildiz Technical University, Department of Computer Engineering（Yildiz技术大学，计算机工程系） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 利用自然语言摘要和LLM技术，通过多仓库微服务架构实现更高效的Bug定位，显著提升定位准确率和透明度。

Comments Accepted at LLM4Code Workshop, ICSE 2026

LymphAtlas- A Unified Multimodal Lymphoma Imaging Repository Delivering AI-Enhanced Diagnostic Insight

LymphAtlas- 一种统一的多模态淋巴瘤影像存储库，提供人工智能增强的诊断洞察

Jiajun Ding, Beiyao Zhu, Xiaosheng Liu, Lishen Zhang, Zhao Liu

专题命中 仓库级理解 ：repository(title)

AI总结 LymphAtlas通过整合PET与CT数据，构建高质量多模态数据集，提升淋巴瘤分割精度与临床应用价值。

Comments 12 pages,3 figures

FedGES: A Federated Learning Approach for BN Structure Learning

FedGES：一种用于贝叶斯网络结构学习的联邦学习方法

Pablo Torrijos, José A. Gámez, José M. Puerta

机构 * Instituto de Investigación en Informática de Albacete (I3A). Universidad de Castilla-La Mancha（阿尔巴塞特信息研究所（I3A）. 卡斯蒂利亚-拉曼查大学） ； Departamento de Sistemas Informáticos. Universidad de Castilla-La Mancha（信息系统系. 卡斯蒂利亚-拉曼查大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 FedGES是一种用于贝叶斯网络结构学习的联邦学习方法，通过仅交换网络结构而非数据来解决隐私问题，适用于高维和稀疏数据场景。

Journal ref Discovery Science. DS 2024. Lecture Notes in Computer Science(), vol 15244. Springer, Cham

Training Multi-Layer Binary Neural Networks With Local Binary Error Signals

训练多层二进制神经网络的局部二进制误差信号

Luca Colombo, Fabrizio Pittorino, Manuel Roveri

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出了一种完全二进制且无梯度的训练算法，用于多层二进制神经网络，通过局部二进制误差信号和二进制权重更新，显著提升测试准确率并降低计算成本。

Journal ref Machine Learning: Science and Technology, 2025, 6(3): 035015