代码大模型 / AI 编程

Toward Explaining Large Language Models in Software Engineering Tasks

向软件工程任务解释大型语言模型

Antonio Vitale, Khai-Nguyen Nguyen, Denys Poshyvanyk, Rocco Oliveto, Simone Scalabrino, Antonio Mastropaolo

机构 * University of Molise \& Politecnico di Torino Termoli Italy ； University of Molise Italy ； University of Molise \& Politecnico di Torino ； University of Molise 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG

AI总结 FeatureSHAP为软件工程任务提供首个自动化、模型无关的可解释性框架，通过Shapley值归因模型输出，提升代码生成和总结任务的解释性与准确性。

SweRank+: Multilingual, Multi-Turn Code Ranking for Software Issue Localization

SweRank+: 多语言、多轮次代码排名用于软件问题定位

Revanth Gangi Reddy, Ye Liu, Wenting Zhao, JaeHyeok Doo, Tarun Suresh, Daniel Lee, Caiming Xiong, Yingbo Zhou, Semih Yavuz, Shafiq Joty

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） ； KAIST AI（韩国科学技术院AI研究中心） 纠错

专题命中 软件智能体 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 SweRank+结合跨语言代码排名工具和代理搜索设置，实现多轮次的代码库推理，提升多语言软件问题定位的准确性和效率。

Automated Program Repair of Uncompilable Student Code

不可编译学生代码的自动化程序修复

Griffin Pitts, Aum Pandya, Darsh Rank, Tirth Bhatt, Muntasir Hoq, Bita Akram

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究利用大型语言模型修复不可编译的学生代码，以保留其结构意图，从而提升学生建模和知识追踪的分析能力。

Comments In Proceedings of the 57th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V.2 (SIGCSE TS 2026)

AXIOM: Benchmarking LLM-as-a-Judge for Code via Rule-Based Perturbation and Multisource Quality Calibration

AXIOM：通过基于规则的扰动和多源质量校准构建LLM-as-a-Judge代码评估基准

Ruiqi Wang, Xinchen Wang, Cuiyun Gao, Chun Yong Chong, Xin Xia, Qing Liao

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Monash University Malaysia（墨尔本大学马来西亚分校） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 AXIOM通过基于规则的扰动和多源质量校准构建代码评估基准，以实现高质量代码评分的平衡分布和可靠评估。

VeriFuzzy: A Dynamic Verifiable Fuzzy Search Service for Encrypted Cloud Data

VeriFuzzy：一种动态可验证模糊搜索服务用于加密云数据

Jie Zhang, Xiaohong Li, Man Zheng, Ruitao Feng, Shanshan Xu, Zhe Hou, Guangdong Bai

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 VeriFuzzy通过整合增强虚拟二叉树、区块链重构验证和双仓库状态管理，实现了高效且安全的动态可验证模糊搜索服务。

Comments 15 pages, 5 figures, 3 tables

Advancing Automated In-Isolation Validation in Repository-Level Code Translation

在仓库级代码翻译中推进自动化独立验证

Kaiyao Ke, Ali Reza Ibrahimzada, Rangeet Pan, Saurabh Sinha, Reyhaneh Jabbarvand

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

AI总结 TRAM通过结合上下文感知的类型解析与基于模拟的独立验证，实现了高质量的编程语言间翻译，尤其在Java到Python的翻译中表现出色。