代码大模型 / AI 编程

SWE-Bench Mobile: Can Large Language Model Agents Develop Industry-Level Mobile Applications?

SWE-Bench Mobile: 大语言模型代理能否开发行业级移动应用？

Muxin Tian, Zhe Wang, Blair Yang, Zhenwei Tang, Kunlun Zhu, Honghua Dong, Hanchen Li, Xinni Xie, Guangjing Wang, Jiaxuan You

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 SWE-Bench Mobile评估大语言模型代理在开发行业级移动应用中的能力，发现商业代理表现优于开源替代品，且简单提示策略更有效。

MAPS: A Multilingual Benchmark for Agent Performance and Security

MAPS: 一种多语言评估基准，用于代理性能和安全

Omer Hofman, Jonathan Brokman, Oren Rachmil, Shamik Bose, Vikas Pahuja, Toshiya Shimizu, Trisha Starostina, Kelly Marchisio, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Roman Vainshtein

机构 * Fujitsu Research of Europe（富士通欧洲研究部） ； Fujitsu Limited（富士通有限公司） ； Cohere 纠错

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

AI总结 MAPS是一个多语言评估基准，用于评估代理AI在不同语言和任务中的性能与安全性。

Comments Accepted to EACL 2026 findings

Leveraging LLM Agents and Digital Twins for Fault Handling in Process Plants

利用大语言模型代理和数字孪生进行过程厂故障处理

Milapji Singh Gill, Javal Vyas, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Institute of Automation Technology Helmut Schmidt University Hamburg（海因里希·施密特大学汉堡自动化技术研究所） ； Autonomous Industrial Systems Lab, Imperial College London（伦敦帝国理工学院自主工业系统实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型代理和数字孪生技术，实现过程厂故障的自动处理与纠正，通过模拟验证有效缓解管道堵塞问题。