代码大模型 / AI 编程

AACR-Bench: Evaluating Automatic Code Review with Holistic Repository-Level Context

AACR-Bench: 评估自动代码审查的综合仓库级上下文

Lei Zhang, Yongda Yu, Minghui Yu, Xinxin Guo, Zhengqi Zhuang, Guoping Rong, Dong Shao, Haifeng Shen, Hongyu Kuang, Zhengfeng Li, Boge Wang, Guoan Zhang, Bangyu Xiang, Xiaobin Xu

机构 * Southern Cross University, Gold Coast, Australia（南方十字大学） ； TRE, Alibaba Inc., Hangzhou, China（阿里云） 纠错

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

AI总结 AACR-Bench通过综合仓库级上下文和专家验证流程，提升自动代码审查评估的准确性与全面性，揭示上下文粒度和检索方法对性能的影响。

MoVE: Mixture of Value Embeddings -- A New Axis for Scaling Parametric Memory in Autoregressive Models

MoVE：价值嵌入的混合——扩展自回归模型参数内存的新轴

Yangyan Li

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

AI总结 MoVE通过引入价值嵌入的混合机制，实现了自回归模型参数内存的独立扩展，提升了文本和图像生成任务的性能。

Establishing dermatopathology encyclopedia DermpathNet with Artificial Intelligence-Based Workflow

建立基于人工智能的工作流的皮肤病病理学百科全书DermpathNet

Ziyang Xu, Mingquan Lin, Yiliang Zhou, Zihan Xu, Seth J. Orlow, Shane A. Meehan, Alexandra Flamm, Ata S. Moshiri, Yifan Peng

机构 * Perelman Department of Dermatology, NYU Grossman School of Medicine（NYU Grossman医学院皮质病理科系） ； Weill Cornell Medicine（韦尔医学院） ； Mount Sinai Health（辛格医院） ； Department of Population Health Sciences（人群健康科学系） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于人工智能的混合工作流，用于建立一个全面的开放获取皮肤病病理学图像数据集DermpathNet，通过深度学习和关键词检索相结合的方法，实现了高质量的图像分类和标注。

Comments Accepted by Scientific Data