代码大模型 / AI 编程

Multi-task Code LLMs: Data Mix or Model Merge?

多任务代码LLM：数据混合还是模型合并？

Mingzhi Zhu, Boris Sobolev, Rahul Krishna, Raju Pavuluri, Stacy Patterson, Michele Merler

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本研究比较了数据混合与模型合并在多任务代码LLM中的效果，发现模型合并在大模型规模下表现更优，而数据混合在小规模更有效，为资源受限场景提供了高效解决方案。

A Hierarchical Imprecise Probability Approach to Reliability Assessment of Large Language Models

一种分层不精确概率方法用于大型语言模型的可靠性评估

Robab Aghazadeh-Chakherlou, Qing Guo, Siddartha Khastgir, Peter Popov, Xiaoge Zhang, Xingyu Zhao

机构 * WMG, University of Warwick（沃里克大学工业与制造业学院） ； Center for Frontier AI Research, A*STAR（前沿人工智能研究中心） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； Center for Software Reliability, City St George's, University of London（伦敦大学圣乔治学院软件可靠性中心） ； Department of Industrial and Systems Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学工业与系统工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出HIP-LLM，一种分层不精确概率框架，用于更准确地评估大型语言模型的可靠性。

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Pay for Hints, Not Answers: LLM Shepherding for Cost-Efficient Inference

为提示付费，而非答案：用于高效推断的LLM牧师

Ziming Dong, Hardik Sharma, Evan O'Toole, Jaya Prakash Champati, Kui Wu

机构 * Department of Computer Science, University of Victoria, Victoria, Canada（维多利亚大学计算机科学系） ； Department Of Information Technology, Manipal University, Manipal, India（马那尔大学信息科技系） 纠错

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

AI总结 LLM牧师通过请求LLM的短提示来提高SLM的准确性，显著降低推断成本，同时保持准确性。

DataCross: A Unified Benchmark and Agent Framework for Cross-Modal Heterogeneous Data Analysis

DataCross: 一个统一的基准和代理框架，用于跨模态异构数据分析

Ruyi Qi, Zhou Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 DataCross提出一个统一的基准和代理框架，用于跨模态异构数据分析，通过多步骤联合推理提升事实性与鲁棒性。

ALRM: Agentic LLM for Robotic Manipulation

ALRM：用于机器人操作的代理LLM

Vitor Gaboardi dos Santos, Ibrahim Khadraoui, Ibrahim Farhat, Hamza Yous, Samy Teffahi, Hakim Hacid

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

AI总结 ALRM提出了一种基于LLM的代理框架，通过ReAct推理循环实现机器人操作的模块化执行，支持代码生成和工具规划模式，实验表明其在多步骤推理和语言多样性任务中表现优异。

Keeping it Local, Tiny and Real: Automated Report Generation on Edge Computing Devices for Mechatronic-Based Cognitive Systems

保持本地化、小巧和现实：面向机电认知系统的边缘计算设备自动化报告生成

Nicolas Schuler, Lea Dewald, Jürgen Graf

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于边缘计算设备的自动化报告生成方法，利用本地模型实现多模态传感器数据处理，以提升机电认知系统在不同环境中的评估效率与隐私保护。

Comments 6 pages, 4 figures, 1 table; accepted for MECATRONICS-REM 2025 International Conference, PARIS, FRANCE December 3-5 2025