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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。

2026-06-29 至 2026-06-29 共收录 5 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 仓库级理解 5 篇

2606.28235 2026-06-29 cs.SE cs.AI 新提交 84%

Govern the Repository, Not the Agent: Measuring Ecosystem-Level Risk in AI-Native Software

治理仓库,而非智能体:衡量AI原生软件中的生态系统级风险

Daniel Russo

机构 * Daniel Russo(丹尼尔·鲁索)

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

AI总结 研究发现,AI智能体贡献的代码在仓库层面产生的集成摩擦比人类贡献高约两倍,表明风险源于生态系统而非单个智能体,建议从生态系统层面进行治理。

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2606.28279 2026-06-29 cs.AR cs.AI 新提交 79%

Agentic Hardware Design as Repository-Level Code Evolution

代理硬件设计作为仓库级代码演化

Cunxi Yu, Chenhui Deng, Nathaniel Pinckney, Brucek Khailany

机构 * NVIDIA Research(NVIDIA研究)

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

AI总结 提出HORIZON自演化代理框架,将硬件设计视为仓库级代码演化,通过Markdown编译项目包和免手代理循环实现全自动基准测试,在多个基准上达到100%完成率。

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2605.14568 2026-06-29 cs.SE cs.CL cs.LG 版本更新 67%

Given, When, Then, Again: Mining Subscenario Refactoring Candidates in Behaviour-Driven Test Suites with ML Classifiers and LLM-Judge Baselines

在行为驱动软件测试套件中挖掘子场景重构机会:ML分类器和LLM-判断基线

Ali Hassaan Mughal, Noor Fatima, Muhammad Bilal

机构 * Independent Researcher(独立研究者;应用MBA(数据分析),德克萨斯韦斯利安大学) Applied MBA (Data Analytics), Texas Wesleyan University(独立研究者;计算机工程学士,国立科学与技术大学(NUST)) Independent Researcher(独立研究者;管理硕士,慕尼黑技术大学) B.E. Computer Engineering, National University of Sciences and Technology (NUST) Independent Researcher M.Sc. Management, Technical University of Munich

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

AI总结 本文通过ML分类器和LLM基线,识别行为驱动开发测试套件中可提取的子场景,量化其在公共BDD生态系统中的普及率。

Comments 31 pages, 10 figures, 6 tables, 56 references. v2: retitled; references corrected and verified; threshold-sensitivity and imbalance-robust metrics added; figures restyled. Code and data (Apache-2.0): https://github.com/amughalbscs16/cukereuse_subscenarios_release (archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.20356527). Upstream corpus: https://doi.org/10.5281/zenodo.19754359

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2606.28274 2026-06-29 cs.LG cs.AI 新提交 62%

Parameter Efficient Hybrid Transformer (PEHT) for Network Traffic Prediction via Dynamic Urban Congestion Integration

参数高效混合Transformer(PEHT)用于通过动态城市拥堵整合进行网络流量预测

Abdolazim Rezaei, Mehdi Sookhak, Mahboobeh Haghparast

机构 * National Science Foundation(国家科学基金会) U.S. Department of Transportation(美国交通部) University Transportation Center (UTC)(大学交通中心) Transportation Cybersecurity Center for Advanced Research and Education (CYBER-CARE)(交通网络安全高级研究与教育中心) NVIDIA Academic Grant Program(NVIDIA学术资助计划)

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

AI总结 提出参数高效混合Transformer(PEHT),通过低秩适应和多模态融合整合城市移动性与拥堵信息,在减少参数的同时提升网络流量预测精度。

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2606.27386 2026-06-29 cs.DL cs.AI 新提交 57%

Agentic Publication Protocol: An Attempt to Modernize Scientific Publication

Agentic Publication Protocol:科学出版现代化的一次尝试

Sirui Lu, Xiao-Liang Qi

机构 * Max-Planck-Institut für Quantenoptik(马克斯·普朗克量子光学研究所) Munich Center for Quantum Science and Technology(慕尼黑量子科学与技术中心) Leinweber Institute for Theoretical Physics(莱因韦伯理论物理研究所)

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

AI总结 提出Agentic Publication Protocol(APP),一种将论文与代码、数据、环境信息及智能体指令打包的轻量级仓库格式,使未来研究者能直接使用操作知识。

Comments 16 pages, 5 figures and 1 table

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