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。

2026-02-05 至 2026-02-05 共收录 3 篇信号源：cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 3 篇

2510.02389 2026-02-05 cs.SE cs.CR cs.LG 62%

From Trace to Line: LLM Agent for Real-World OSS Vulnerability Localization

从痕迹到行：面向真实世界OSS漏洞定位的LLM代理

Haoran Xi, Minghao Shao, Brendan Dolan-Gavitt, Muhammad Shafique, Ramesh Karri

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学唐纳德工程学院）

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

AI总结 T2L框架通过基于AST的分块和证据引导细化，实现项目级和行级漏洞定位，提升LLM在开源软件中的精准诊断能力。

2602.04248 2026-02-05 cs.AI cs.CL 62%

Empirical-MCTS: Continuous Agent Evolution via Dual-Experience Monte Carlo Tree Search

经验-MCTS：通过双经验蒙特卡洛树搜索实现连续智能体进化

Hao Lu, Haoyuan Huang, Yulin Zhou, Chen Li, Ningxin Zhu

机构 * JianChengXingYun Technology Co., Ltd.（健成星云科技有限公司）

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

AI总结经验-MCTS通过双环框架实现连续智能体进化，结合局部探索与全局记忆优化，提升复杂推理任务性能。

Comments 9 pages, 5 figures

2602.04227 2026-02-05 cs.CV 50%

An Intuitionistic Fuzzy Logic Driven UNet architecture: Application to Brain Image segmentation

直觉模糊逻辑驱动的UNet架构：应用于脑图像分割

Hanuman Verma, Kiho Im, Pranabesh Maji, Akshansh Gupta

机构 * Department of Mathematics, Bareilly College, Bareilly (MJP Rohilkhand University), Uttar Pradesh, India（印度乌塔兰普尔邦巴雷利学院数学系）； Division of Newborn Medicine, Fetal Neonatal Neuroimaging and Developmental Science Center, Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA（美国哈佛医学院波士顿儿童医院新生儿医学部）； Department of Pediatrics, Harvard Medical School, Boston, MA, USA（美国哈佛医学院儿科系）； CSIR–Central Electronics Engineering Research Institute, Pilani 333031, Rajasthan, India（印度拉贾斯坦邦比拉尼中央电子工程研究机构）； Academy of Scientific and Innovative Research (AcSIR), Ghaziabad 201002, India（印度德里阿齐亚德瓦学术与创新研究院）； CSIR–National Institute of Science Communication and Policy Research, New Delhi, India（印度新德里国家科学传播与政策研究所）

专题命中仓库级理解：repository(abstract)

AI总结本文提出基于直觉模糊逻辑的UNet架构，用于提升脑图像分割中对不确定性的处理能力。