代码大模型 / AI 编程

TwinFormer: A Dual-Level Transformer for Long-Sequence Time-Series Forecasting

TwinFormer：一种用于长序列时间序列预测的双层Transformer

Mahima Kumavat, Aditya Maheshwari

机构 * Operations Management and Quantitative Techniques Area, Indian Institute of Management Indore（印度管理学院印第安纳分校运营管理与定量技术部门） 纠错

专题命中 程序修复 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 TwinFormer通过双阶段Transformer架构，结合top-k稀疏注意力和GRU聚合，实现高效长序列时间序列预测，优于多种现有方法。

Comments 14 pages, 4 figures

Parameter-Efficient Fine-Tuning with Attributed Patch Semantic Graph for Automated Patch Correctness Assessment

基于属性补丁语义图的参数高效微调用于自动补丁正确性评估

Zhenyu Yang, Jingwen Wu, Zhen Yang, Zhongxing Yu

专题命中 程序修复 ：program repair(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出基于属性补丁语义图的参数高效微调方法，用于提升自动补丁正确性评估的准确性和F1分数。

Comments 20 pages, 5 figures, 18 tables