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AI 大模型

代码大模型 / AI 编程

代码生成、软件工程智能体、程序修复、测试生成和开发者工具。

2026-01-19 至 2026-01-19 共收录 4 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 4 篇

2601.10343 2026-01-19 cs.CL cs.AI 86%

OctoBench: Benchmarking Scaffold-Aware Instruction Following in Repository-Grounded Agentic Coding

OctoBench:面向仓库基础代理编程的支架意识指令遵循基准测试

Deming Ding, Shichun Liu, Enhui Yang, Jiahang Lin, Ziying Chen, Shihan Dou, Honglin Guo, Weiyu Cheng, Pengyu Zhao, Chengjun Xiao, Qunhong Zeng, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Qidi Xu, Tao Gui

机构 * Fudan University(复旦大学) MiniMax Peking University(北京大学)

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

AI总结 OctoBench通过评估仓库基础代理编程中的支架意识指令遵循能力,揭示了任务解决与合规性之间的差距,推动更高效的编码代理发展。

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2601.10773 2026-01-19 cs.SE cs.AI 81%

LogicLens: Leveraging Semantic Code Graph to explore Multi Repository large systems

LogicLens: 通过语义代码图探索多仓库大型系统

Niko Usai, Dario Montagnini, Kristian Ilianov Iliev, Raffaele Camanzo

机构 * Sourcesense

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

AI总结 LogicLens通过构建语义多仓库图,帮助开发者探索复杂软件系统,支持自然语言交互和动态检索子图,实现领域逻辑和运行时行为的分析。

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2601.11385 2026-01-19 cs.NI 50%

X-raying the arXiv: A Large-Scale Analysis of arXiv Submissions' Source Files

透视arXiv:对arXiv投稿源文件的大型分析

Giovanni Apruzzese, Aurore Fass

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 研究分析了arXiv投稿源文件中的冗余数据,发现大量无关内容,并提出自动化工具以提高数据卫生。

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2511.06404 2026-01-19 cs.CV 50%

InfoAffect: Affective Annotations of Infographics in Information Spread

InfoAffect: 信息传播中信息图的情感标注

Zihang Fu, Yunchao Wang, Chenyu Huang, Guodao Sun, Ronghua Liang

专题命中 仓库级理解 :repository(abstract)

AI总结 InfoAffect数据集通过多模态大语言模型和递归排名融合算法,实现了信息图情感标注的高准确度研究。

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