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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。

2026-08-25 至 2026-08-25 共收录 10 信号源:cs.SE, cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.PL

1. 软件智能体 10 篇

2608.23564 2026-08-25 cs.CL cs.AI cs.SE 新提交 89%

SWE Refactor Bench: Can Coding Agents Complete a Long-Horizon, Whole-Repository Stack Migration?

SWE Refactor Bench:编码智能体能完成长周期的全仓库栈迁移吗?

Deyao Hong, Yizhe Chi, Wenyi Li, Xiaoqiu Wang, Mingju Gao, Kaisen Yang, Bingxiang He, Youjie Zheng, Calvin Xiao, Qinhuai Na

机构 * Navers Lab(Navers实验室) Tsinghua University(清华大学)

专题命中 软件智能体 :repository(title,abstract);coding agent(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究推出SWE Refactor Bench基准,通过三阶段评估发现前沿编码智能体仅5.4%能完成全仓库迁移,且迁移完整性与行为正确性是不同能力,该基准可作为可靠全仓库迁移编码智能体的测试平台。

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2608.21747 2026-08-25 cs.SE cs.AI cs.CL 新提交 82%

Architecture as Capability Equalizer for Coding Agents

架构作为编码智能体的能力均衡器

Arquimedes Canedo

专题命中 软件智能体 :coding agent(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究对比5种架构规范格式对6种LLM编码智能体的代码生成质量影响,发现结构化格式可作为能力均衡器,显著提升弱模型性能,对成本优化部署价值最大。

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2608.22191 2026-08-25 cs.AI cs.SE 新提交 81%

Disagree to Explore, Agree to Commit: Routing-Guided Test-Time Scaling for Software Agents

探索时持异议,提交时持共识:面向软件智能体的路由引导测试时缩放

Kang Chen, Junjie Nian, Yixin Cao, Yugang Jiang

机构 * Fudan University(复旦大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

专题命中 软件智能体 :software agent(title);repository(abstract);分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 该研究针对软件智能体测试时缩放难题,提出Risa方法,利用MoE路由轨迹引导探索与仲裁,在SWE-bench等基准上提升了仓库级软件工程任务的解决率。

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2608.21833 2026-08-25 cs.AI cs.CL 新提交 81%

GameXpert-Bench: How Far Are Coding Agents from Expert Game Development?

GameXpert-Bench:编码智能体距离专家级游戏开发还有多远?

Kun Chen, Haorong Hong, Peizhong Gao, Jianfeng Lin, Tongxu Luo, Yuxuan Xie, Chenxu Liu, Jieling He, Zhongyuan Liu, Zeno Zeng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) Tsinghua University(清华大学) The Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Lightspeed Studios, Tencent(腾讯光速工作室)

专题命中 软件智能体 :coding agent(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 GameXpert-Bench是覆盖游戏开发全生命周期的基准,含三个赛道,测评显示当前编码智能体在生成可玩游戏基础上表现较好,在缺陷发现等方面仍有不足。

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2608.22960 2026-08-25 cs.AI 新提交 79%

What Process Evaluation of Coding Agents Actually Measures: Action, Task, and Step Are Three Different Levels

代码智能体的过程评估实际测量什么:动作、任务和步骤是三个不同的层级

Jiawei He, Mengyu Shi, Jie jia, Xikai Yang, Dong Sun

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University(南京大学计算机软件新技术国家重点实验室)

专题命中 软件智能体 :coding agent(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 该研究提出代码智能体过程评估的测量框架,用SCAE实现步骤级因果归因,经499个文件定位场景实验发现当前过程评估多测量语义相关性而非因果贡献。

Comments 38 pages, 8 figures

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2608.21929 2026-08-25 cs.CR cs.CL 新提交 79%

SkillBloat: Token Amplification Attacks via Skill Injection in LLM Coding Agents

SkillBloat:通过大语言模型编码智能体中的技能注入实现的令牌放大攻击

Yuanjin Zheng, Jingbang Chen

专题命中 软件智能体 :coding agent(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出SkillBloat两阶段框架,通过技能注入对LLM编码智能体实施令牌放大攻击,在真实基准上实现5.4184x-10.1455x平均最佳放大,揭示了技能生态系统的新型资源攻击面。

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2606.01317 2026-08-25 cs.SE cs.CR 版本更新 79%

SABER: Benchmarking Operational Safety of LLM Coding Agents in Stateful Project Workspaces

SABER:在有状态项目工作区中对LLM编码代理的操作安全性进行基准测试

Qi Hu, Yifeng Tang, Qinghua Wang, Lanyang Zhao, Pengji Zhang, Yuhao Qing, Xin Yao, Dong Huang, Lin Zhang, Zhuoran Ji

专题命中 软件智能体 :coding agent(title,abstract);分类 cs.SE

AI总结 提出SABER基准,通过将模型置于真实代理式项目中并评估最终环境状态,来衡量LLM编码代理的操作安全性,发现最佳模型的有害安全违规率超过54%。

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2608.23336 2026-08-25 cs.CV 新提交 78%

Can Coding Agents Build Robust Baselines? A Skill-Based Approach for Automating the Medical Imaging Model-Development Pipeline

编码智能体能构建鲁棒基线吗?一种基于技能的医学影像模型开发流水线自动化方法

Eugenia Moris, José Ignacio Orlando

机构 * Arionkoder LLC(阿里昂科德有限责任公司) Yatiris(亚蒂里斯) UNICEN-CONICET(国立中央大学-阿根廷国家科学技术研究委员会)

专题命中 软件智能体 :coding agent(title);code generation(abstract)

AI总结 该研究提出一种结合文献引导推理等的智能体式AI科学家工作流,可自动化医学影像模型开发流水线,在四个公开基准上取得竞争力结果,大幅降低相关工程工作量。

Comments MICCAI 2026 Workshop AgenticMed

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2608.01347 2026-08-25 cs.CL 版本更新 74%

Prompt-Induced Waste in Coding Agents: Reasoning, Effort, Harness Design, and End-to-End Cost

提示词诱导的大推理模型浪费:一项预注册的双框架编码智能体基准测试

Sarel Weinberger, Amir Hozez

机构 * PointFive

专题命中 软件智能体 :coding agent(title);分类 cs.CL

AI总结 该研究通过预注册基准测试发现,提示词措辞和智能体框架会大幅影响大推理编码智能体的成本,部分提示指令可成倍增加推理成本却不提升任务成功率,框架选择的成本差异更显著。

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2608.21942 2026-08-25 cs.AI cs.CR cs.MA cs.NI 新提交 57%

TessIndex: Capability Verified Identity System for the Agent Economy

TessIndex:面向智能体经济的能力验证身份系统

Mehul Goenka, Tejas Pathak, Siddharth Asthana

机构 * University of Oxford(牛津大学) Indian Institute of Technology, Delhi(印度理工学院德里分校)

专题命中 软件智能体 :software agent(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对智能体经济基础设施的三大缺陷,提出采用双平面架构的TessIndex系统,实现智能体原语的持久身份、可验证能力声明及价值捕获,为智能体经济提供集成化身份支撑。

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