代码大模型 / AI 编程

Large Language Models at the Intersection of Software Engineering and Software Security:An Evidence-Centered Structured Survey and Research Agenda

大型语言模型在软件工程与软件安全交叉领域：一项以证据为中心的结构化调查与研究议程

Wei Lin, Tao Zhou, Zhaofei Xie, Changgui Hong

机构 * Nanjing Liancheng Intelligent Technology Group（南京连城智能科技集团） 纠错

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

AI总结 本研究调查了LLMs在软件工程与软件安全交叉领域的进展，提出保证框架，识别有效性威胁与最低报告协议，制定研究议程，主张以任务适配证据而非单一基准评判模型能力。

Evaluating Skills, Not Just Agents: Agentic Continuous Evaluation of Skills

评估技能，而非仅评估智能体：智能体驱动的技能持续评估

Christopher Kevin, Narendran Raghavan, Jean-Francois Puget, Roshni Malani, Meghana Puvvadi, Moshe Abramovitch, Mohit Gupta, Rama Akkiraju, Subodh Prabhu, Yogesh Dangi, Wei Luo, Seong Hee Lee

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 该研究提出ACES框架，通过配对实际 trials等方式评估技能附加价值，实验表明其能发现扫描式审核无法观测的信号，开源实现已在NVIDIA SkillEvaluator中提供。

Comments 15 pages. Extended preprint incorporating versions accepted at Agent Skills '26 (ACM CAIS 2026) and the KDD 2026 Workshop on Enterprise AI Agents: From Prototypes to Production (oral presentation). Open-source implementation: this https URL (https://github.com/NVIDIA/SkillEvaluator)

Machine Learning and ARIMA Model Averaging for Adaptive Public Health Forecasting: Comparative Evaluation and an Ontario COVID-19 Case Study

机器学习与ARIMA模型平均法用于自适应公共卫生预测：比较评估及安大略省COVID-19案例研究

Yushu Zou, Ye Li, Johra Moosa, Martin Grunnill, Samir N. Patel, Venkata R. Duvvuri

机构 * Public Health Ontario（安大略省公共卫生局） ； Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto（多伦多大学达拉·拉纳公共卫生学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估ARIMA、随机森林、XGBoost模型，提出MLAMA集成方法，基于安大略省COVID-19数据验证其预测性能更优，支持按操作条件选择预测模型。

Continual Test-Time Adaptation in Computer Vision: Methods, Benchmarks, and Future Directions

计算机视觉中的持续测试时间适应：方法、基准和未来方向

Sarthak Kumar Maharana, Shambhavi Mishra, Yunbei Zhang, Shuaicheng Niu, Taki Hasan Rafi, Jihun Hamm, Marco Pedersoli, Jose Dolz, Yunhui Guo

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； LIVIA ETS Montreal, ILLS International Laboratory on Learning Systems (ILLS)（蒙特利尔LIVIA ETS，学习系统国际实验室（ILLS）） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hanyang University（翰阳大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文针对计算机视觉中训练与测试数据分布不同的问题，定义CTTA问题，分析持续域转移模式，提出分层分类法将现有方法分为三类，回顾代表性方法并展示实验结果，讨论局限性与新兴方向，为持续测试时间适应研究提供路线图。

Comments TMLR 2026 (July edition)