代码大模型 / AI 编程

WildCross: A Cross-Modal Large Scale Benchmark for Place Recognition and Metric Depth Estimation in Natural Environments

WildCross: 一种用于自然环境中地方识别和度量深度估计的跨模态大规模基准

Joshua Knights, Joseph Reid, Kaushik Roy, David Hall, Mark Cox, Peyman Moghadam

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 WildCross是一个用于自然环境中地方识别和度量深度估计的跨模态大规模基准，通过提供大规模数据集和实验验证，推动多模态机器人感知技术的发展。

Comments IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) 2026

Towards Universal Khmer Text Recognition

面向通用柬埔寨文字识别

Marry Kong, Rina Buoy, Sovisal Chenda, Nguonly Taing, Masakazu Iwamura, Koichi Kise

机构 * Techo Startup Center, Ministry of Economy and Finance, Cambodia（技术创业中心、经济财政部、柬埔寨） ； Osaka Metropolitan University, Japan（大阪 metropolitan 大学、日本） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出了一种通用柬埔寨文字识别框架，通过模态感知自适应特征选择技术提升多模态文本识别性能，并建立了首个全面的基准测试集。

Comments 17 pages, 9 figures, 6 tables

Architecture-Aware Multi-Design Generation for Repository-Level Feature Addition

面向架构的多设计生成用于仓库级特性添加

Mingwei Liu, Zhenxi Chen, Zheng Pei, Zihao Wang, Yanlin Wang, Zibin Zheng

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

AI总结 RAIM通过多设计生成和架构感知机制，提升仓库级特性添加的准确性和稳定性。

Comments 18 pages, 6 figures

OpenRad: a Curated Repository of Open-access AI models for Radiology

OpenRad: 一个经过精心整理的开放获取放射学AI模型库

Konstantinos Vrettos, Galini Papadaki, Emmanouil Brilakis, Matthaios Triantafyllou, Dimitrios Leventis, Despina Staraki, Maria Mavroforou, Eleftherios Tzanis, Konstantina Giouroukou, Michail E. Klontzas

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

AI总结 OpenRad是一个开放获取的放射学AI模型库，通过标准化元数据和社区贡献，为放射学领域提供全面的AI模型资源。

Comments 22 pages, 5 figures

Bug Severity Prediction in Software Projects Using Supervised Machine Learning Models

利用监督机器学习模型进行软件项目中的缺陷严重性预测

Nafisha Tamanna Nice

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

AI总结 本研究利用监督机器学习模型，通过Eclipse Bugzilla的历史数据预测缺陷严重性，发现集成树方法和DistilBERT在准确性上表现最佳，线性模型在召回率上更优，为自动化缺陷分拣提供了有效方法。

Comments Master's thesis

Emerging Human-like Strategies for Semantic Memory Foraging in Large Language Models

新兴的人类样策略在大语言模型中的语义记忆采集

Eric Lacosse, Mariana Duarte, Peter M. Todd, Daniel C. McNamee

机构 * Champalimaud Research（恰帕拉德研究） ； Centre for Restorative Neurotechnology（修复性神经技术中心） ； Indiana University（印第安纳大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析大语言模型中的语义流畅任务，探索其语义记忆采集策略，揭示人类与AI在认知机制上的异同。

An Empirical Study of the Evolution of GitHub Actions Workflows

GitHub Actions工作流演化的实证研究

Pooya Rostami Mazrae, Alexandre Decan, Tom Mens, Mairieli Wessel

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

AI总结 本研究通过分析GitHub Actions工作流的变化，发现工作流修改多集中于任务配置，且大多数修改较小，强调了对依赖管理和AI支持工作流安全性的需求。

Journal ref Journal of Systems and Software, 236, 112824, 2026, 0164-1212

Doctor-R1: Mastering Clinical Inquiry with Experiential Agentic Reinforcement Learning

Doctor-R1：通过经验代理强化学习掌握临床探究

Yunghwei Lai, Kaiming Liu, Ziyue Wang, Weizhi Ma, Yang Liu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学） ； College of AI, Tsinghua University（人工智能学院，清华大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） 纠错

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

AI总结 Doctor-R1通过经验代理强化学习提升临床决策与患者咨询能力，实现更高效的医疗咨询和决策支持。

Towards Khmer Scene Document Layout Detection

面向柬埔寨场景文档布局检测

Marry Kong, Rina Buoy, Sovisal Chenda, Nguonly Taing, Masakazu Iwamura, Koichi Kise

机构 * Techo Startup Center, Ministry of Economy and Finance, Cambodia（技术创业中心，经济财政部，柬埔寨） ； Osaka Metropolitan University, Japan（大阪 Metropolitan 大学，日本） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对柬埔寨场景文档布局检测的新框架，包含数据集、增强工具和YOLO-based基线，以处理几何畸变和复杂布局。

Comments 17 pages, 7 figures, 6 tables

Diffusion Models in Recommendation Systems: A Survey

推荐系统中的扩散模型：一篇综述

Ting-Ruen Wei, Yi Fang

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文综述了推荐系统中扩散模型的应用，提出基于推荐任务的分类方法，总结了扩散模型在推荐系统中的发展现状及未来研究方向。

Comments 39 pages

Implementing Dependent Type Theory Inhabitation and Unification

在依赖类型理论中实现 inhabit 和 unification

Chase Norman, Jeremy Avigad

专题命中 程序分析与验证 ：program synthesis(abstract)

AI总结 本文提出 Canonical-min，一种在依赖类型理论中求解 inhabit 和 unification 的高效方法，并引入 DTTBench 作为相关基准测试。