代码大模型 / AI 编程

ArchAgent: Scalable Legacy Software Architecture Recovery with LLMs

ArchAgent: 基于LLM的可扩展遗留软件架构恢复

Rusheng Pan, Bingcheng Mao, Tianyi Ma, Zhenhua Ling

机构 * HiThink Research（慧思研究） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 ArchAgent通过结合静态分析、自适应分段和LLM合成，实现大规模遗留软件架构的高效恢复与多视图业务对齐。

Comments to be published in ICASSP 2026

Undesirable Memorization in Large Language Models: A Survey

大语言模型中的不良记忆现象：综述

Ali Satvaty, Suzan Verberne, Fatih Turkmen

机构 * University of Groningen（Groningen大学） ； Leiden University（莱顿大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了大语言模型中记忆化现象的文献，探讨了其分类、度量方法、成因及缓解策略，并提出了未来研究方向。

Image-to-Video Transfer Learning based on Image-Language Foundation Models: A Comprehensive Survey

基于图像-语言基础模型的图像到视频迁移学习：全面综述

Jinxuan Li, Chaolei Tan, Haoxuan Chen, Jianxin Ma, Jian-Fang Hu, Jianhuang Lai, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（计算机科学与工程学院，中山大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于图像-语言基础模型的图像到视频迁移学习，系统分类了现有技术并分析了其在视频-文本任务中的应用与挑战。

Comments Updated version, github repository is available at https://github.com/YuriPreisdent/awesome-image-to-video-transfer

Governance Matters: Lessons from Restructuring the data.table OSS Project

治理至关重要：来自重新构建 data.table 开源项目的经验

Pedro Oliveira, Doris Amoakohene, Toby Hocking, Marco Gerosa, Igor Steinmacher

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

AI总结 data.table项目通过社区主导的治理改革，显著提升了贡献者招募、拉取请求解决效率和贡献者保留率，为OSS治理改进提供了实践经验。

Comments ICSME 2025

CausationEntropy: Pythonic Optimal Causation Entropy

Kevin Slote, Jeremie Fish, Erik Bollt

机构 * Center of Complex Systems Science（复杂系统科学中心） ； Clarkson University（克林顿大学） 纠错

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

Cloud-based digitization workflow with rich metadata acquisition for cultural heritage objects

基于云的数字化工作流程与丰富元数据采集用于文化遗产对象

Krzysztof Kutt, Luiz do Valle Miranda, Jakub Gomułka, Grzegorz J. Nalepa

机构 * Department of Human-Centered Artificial Intelligence, Institute of Applied Computer Science, Faculty of Physics, Astronomy and Applied Computer Science, Jagiellonian University（以人为本的人工智能系、应用计算机科学研究所、物理、天文学和应用计算机科学学院，雅盖隆大学） ； Faculty of Humanities, AGH University of Krakow（人文学院，克拉科夫AGH大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种基于云的数字化工作流程，利用微软365等技术实现高精度元数据采集，适用于文化遗产对象的数字化与知识图谱构建。

Comments 24 pages, 4 figures; submitted to The Journal of Academic Librarianship

TransLibEval: Demystify Large Language Models' Capability in Third-party Library-targeted Code Translation

TransLibEval: 解密大型语言模型在第三方库定向代码翻译中的能力

Pengyu Xue, Kunwu Zheng, Zhen Yang, Yifei Pei, Linhao Wu, Jiahui Dong, Xiapu Luo, Yan Xiao, Fei Liu, Yuxuan Zhang, Xiran Lyu, Xianhang Li, Xuanyu Zhu, Chengyi Wang

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

AI总结 TransLibEval首次构建了专注于第三方库导向代码翻译的基准测试，揭示LLM在处理TPL时的性能缺陷及改进方向。

Comments 24 pages, 5 figures, accepted by FSE 2026 (The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering)

Controllable Video Generation: A Survey

可控视频生成：综述

Yue Ma, Kunyu Feng, Zhongyuan Hu, Xinyu Wang, Yucheng Wang, Mingzhe Zheng, Bingyuan Wang, Qinghe Wang, Xuanhua He, Hongfa Wang, Chenyang Zhu, Hongyu Liu, Yingqing He, Zeyu Wang, Zhifeng Li, Xiu Li, Sirui Han, Yike Guo, Wei Liu, Dan Xu, Linfeng Zhang, Qifeng Chen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology(Guang Zhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文综述了可控视频生成领域，探讨了视频扩散模型中的控制机制及不同控制信号类型的方法分类。

Comments project page: https://github.com/mayuelala/Awesome-Controllable-Video-Generation