代码大模型 / AI 编程

EDUKG: a Heterogeneous Sustainable K-12 Educational Knowledge Graph

Bowen Zhao, Jiuding Sun, Bin Xu, Xingyu Lu, Yuchen Li, Jifan Yu, Minghui Liu, Tingjian Zhang, Qiuyang Chen, Hanming Li, Lei Hou, Juanzi Li

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

Comments 17 pages, 8 figures

Borch: A Deep Universal Probabilistic Programming Language

Lewis Belcher, Johan Gudmundsson, Michael Green

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

A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP

Steven Y. Feng, Varun Gangal, Jason Wei, Sarath Chandar, Soroush Vosoughi, Teruko Mitamura, Eduard Hovy

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

Comments Accepted to ACL 2021 Findings. GitHub repo with paper list at https://github.com/styfeng/DataAug4NLP ; Talk at https://www.youtube.com/watch?v=kNBVesKUZCk&ab_channel=StevenFeng ; Podcast at https://www.youtube.com/watch?v=qmqyT_97Poc&ab_channel=GradientFlow and https://thedataexchange.media/data-augmentation-in-natural-language-processing

A Comparison of Similarity Based Instance Selection Methods for Cross Project Defect Prediction

Seyedrebvar Hosseini, Burak Turhan

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

Comments The 36th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC'21), 10 pages

TextAttack: A Framework for Adversarial Attacks, Data Augmentation, and Adversarial Training in NLP

John X. Morris, Eli Lifland, Jin Yong Yoo, Jake Grigsby, Di Jin, Yanjun Qi

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

Comments 6 pages. More details are shared at https://github.com/QData/TextAttack

SE3M: A Model for Software Effort Estimation Using Pre-trained Embedding Models

Eliane M. De Bortoli Fávero, Dalcimar Casanova, Andrey Ricardo Pimentel

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

Secure Deep Learning Engineering: A Software Quality Assurance Perspective

Lei Ma, Felix Juefei-Xu, Minhui Xue, Qiang Hu, Sen Chen, Bo Li, Yang Liu, Jianjun Zhao, Jianxiong Yin, Simon See

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

Leveraging Large Language Models for Semantic Query Processing in a Scholarly Knowledge Graph

利用大语言模型在学术知识图谱中进行语义查询处理

Runsong Jia, Bowen Zhang, Sergio J. Rodríguez Méndez, Pouya G. Omran

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型与学术知识图谱结合，提升语义查询处理的准确性和效率，以改进学术研究中的知识管理与发现。

Comments for the associated repository, see http://w3id.org/kgcp/KGQP

Context Engineering for Multi-Agent LLM Code Assistants Using Elicit, NotebookLM, ChatGPT, and Claude Code

Muhammad Haseeb

专题命中 仓库级理解 ：code generation(abstract,comments)；分类 cs.SE、cs.AI

Comments 15 pages, 5 figures, research paper on multi-agent LLM systems for code generation

Reproducible Machine Learning-based Voice Pathology Detection: Introducing the Pitch Difference Feature

Jan Vrba, Jakub Steinbach, Tomáš Jirsa, Laura Verde, Roberta De Fazio, Yuwen Zeng, Kei Ichiji, Lukáš Hájek, Zuzana Sedláková, Zuzana Urbániová, Martin Chovanec, Jan Mareš, Noriyasu Homma

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

Comments Code repository: https://github.com/aailab-uct/Automated-Robust-and-Reproducible-Voice-Pathology-Detection, Supplementary materials: https://doi.org/10.5281/zenodo.14793017

Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey

Boci Peng, Yun Zhu, Yongchao Liu, Xiaohe Bo, Haizhou Shi, Chuntao Hong, Yan Zhang, Siliang Tang

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

Comments Ongoing work. Compared to the first version, several references have been added and a GitHub repository link has been provided

Tabular Data Augmentation for Machine Learning: Progress and Prospects of Embracing Generative AI

Lingxi Cui, Huan Li, Ke Chen, Lidan Shou, Gang Chen

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

Comments repository maintained at https://github.com/SuDIS-ZJU/awesome-tabular-data-augmentation

Skillware: A Software Ontology and Engineering Lifecycle for Persistent Behavioral Artifacts

Skillware：用于持久行为工件的软件本体与工程生命周期

Haodi Fan, Zucong Lan

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

AI总结 研究针对智能体技能成为持久行为工件却缺乏相关软件本体的问题，引入Skillware，通过Skill Artifact和Skillware Unit管理工件，阐述相关条件与证据，为智能体能力提供可识别、可组合、可维护及可演化的软件本体与工程生命周期。

Comments 26 pages, 6 figures, 5 tables

SkillForge: Self-Distilling Agents for Project-Specific Issue Resolution

SkillForge：面向项目特定问题解决的自蒸馏智能体

Silin Chen, Han Li, Xiaodong Gu, Yuling Shi, Haibing Guan

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

AI总结 SkillForge是一种主动从代码库获取项目特定知识的自蒸馏框架，通过合成问题蒸馏技能，可提升LLM智能体解决特定代码库软件问题的性能。

Comments Our code and data are available at https://github.com/cslsolow/SkillForge

Trust Is Not Enough: Influence Calibration for On-Policy Self-Distillation in Agentic RL

信任并不足够：智能体强化学习中策略内自蒸馏的影响校准

Qizhen Lan, Xi Xiao, Xiangchen Guan, Mengchen Fan, Moule Lin, Jung Im Choi, Lijing Zhu

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

AI总结 针对策略内自蒸馏的信任-效用不匹配问题，提出ICSD方法，在多基准任务上提升语言智能体性能，降低反向令牌的教师支持占比并提高梯度兼容性。

From BERT to Frontier Agents: Eight Years of Language-Model Progress, the Collapse of the Capability-Cost Curve, and the Rise of Task-Targeted Models

从BERT到前沿智能体：八年语言模型进展、能力-成本曲线的崩溃及任务定向模型的兴起

Pranav Kumar Kaliaperumal

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

AI总结 该文梳理2018-2026年语言模型进展，发现2024年末后编码能力年提升近6倍、能力-成本曲线崩溃，专用模型成趋势，Qwen 2.5数学测试及置信度工具验证了相关结论，研究材料全公开。

ReCodeAgent: A Multi-agent Workflow for Language-Agnostic Translation and Validation of Large-Scale Repositories

ReCodeAgent：一种多智能体工作流用于语言无关的大规模仓库翻译与验证

Ali Reza Ibrahimzada, Brandon Paulsen, Daniel Kroening, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 ReCodeAgent通过多智能体方法实现大规模仓库代码翻译与验证的语言无关性，提升翻译正确率并降低成本，验证其效率和设计影响。

Comments Published in ASE 2026

REVERE: Reflective Evolving Research Engineer

REVERE：面向科学工作流的反思性进化研究工程师

Balaji Dinesh Gangireddi, Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

机构 * TCS Research（TCS研究） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 REVERE通过全局训练上下文学习和反思优化框架，提升科研编码任务性能，实现4.50%、3.51%和4.89%的提升。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

LLM Agents Factory: Retrieval of Domain-Specific LLM Agents

LLM智能体工厂：领域特定大语言模型智能体的检索

Vitalii Belov, Artyom Sosedka, Andrey Sakhovskiy, Elizaveta Kovtun, Artyom Boyarskikh, Semen Budennyy

机构 * Sber AI ； Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院） ； National University of Science and Technology MISIS（莫斯科国立科学技术大学MISIS） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术研究所） ； Artificial Intelligence Research Institute（人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出LLM Agents Factory框架，通过检索2万余个预设智能体配置文件按需构建领域特定智能体，在多基准测试中实现高准确率与低推理成本，为工业应用提供动态智能体生成的替代方案。

Comments 7 pages, 1 figure, SIGIR 2026

SkillClaw: Let Skills Evolve Collectively with Agentic Evolver

SkillClaw: 让技能与代理进化者共同进化

Ziyu Ma, Shidong Yang, Yuxiang Ji, Xucong Wang, Yong Wang, Yiming Hu, Tongwen Huang, Xiangxiang Chu

机构 * DreamX Team（DreamX团队） 纠错

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

AI总结 SkillClaw通过聚合多用户交互数据，实现技能的集体进化，提升代理在现实场景中的性能。

A Survey on Inference Optimization Techniques for Mixture of Experts Models

Jiacheng Liu, Peng Tang, Wenfeng Wang, Yuhang Ren, Xiaofeng Hou, Pheng-Ann Heng, Minyi Guo, Chao Li

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

Comments Under Review

Journal ref ACM CSUR 2026

SkillTrace: Multi-Trace Provenance Auditing for LLM-Agent Skill Reuse

SkillTrace：面向LLM智能体技能复用的多溯源审计

Jialuo Chen, Minghe Wang, Lingqi Jiang, Jianan Ma, Xinhao Deng, Xiaohu Du, Ruixiao Lin, Yunhao Feng, Linkang Du, Jingyi Wang

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

AI总结 本文提出SKILLTRACE框架，通过提取三种溯源审计LLM智能体技能复用，在SKILLTRACE-BENCH上取得高指标，野外审计显示其能生成更具操作性的复用审查队列。

Topology-Aware Reasoning over Incomplete Knowledge Graph with Graph-Based Soft Prompting

基于拓扑的不完整知识图谱推理与图基软提示

Shuai Wang, Xixi Wang, Yinan Yu

机构 * Chalmers University of Technology and University of Gothenburg, Sweden（楚姆勒大学技术学院和哥德堡大学，瑞典） ； Technical University of Denmark, Kgs. Lyngby, Denmark（丹麦技术大学，基斯勒吕辛，丹麦） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图的软提示框架，通过图神经网络编码子图生成软提示，使LLM在更丰富的结构上下文中推理，减少缺失边的影响，提升多跳KBQA性能。

Comments 17 pages, 2 figures

Formal Analysis and Supply Chain Security for Agentic AI Skills

代理AI技能的正式分析与供应链安全

Varun Pratap Bhardwaj

机构 * Independent Research（独立研究） 纠错

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

AI总结 SkillFortify是首个用于代理技能供应链的形式化分析框架，通过六大贡献提升安全性和检测效率。

Comments 32 pages, 5 theorems with full proofs, 68 references, open-source tool: https://github.com/qualixar/skillfortify

The Ignition Is Real, and It Lives at the Readout: Latent composition, difficulty-clocked ignition, and the interface-constituted commit in a recurrent-depth reasoner

激活是真实存在的，且存在于读出层：循环深度推理器中的潜在组成、难度驱动的激活以及由界面构成的提交

Simon Lam-Muir

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

AI总结 本研究验证潜在推理模型的“组成激活”为真实计算，复现30M参数循环深度推理器，发现激活存在于读出层，决策时边际跃升，隐藏状态方向突变后冻结，撤回早期速度低谷声明。

Comments 9 pages, 2 figures, 3 tables

AgentGUI: An Interface for Observing and Steering Long-Running AI Agents

AgentGUI：用于观测与调控长期运行AI智能体的界面

Xuan Zhao, Jiwoong Sohn, Qinyue Zheng, Michael Moor

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 针对AI智能体观测与调控的界面缺失问题，研究人员推出AgentGUI，通过轨迹可视化、手动自动调控等功能提升智能体任务处理效率，成果已开源。

MambaTS: Improved Selective State Space Models for Long-term Time Series Forecasting

MambaTS：用于长期时间序列预测的改进型选择性状态空间模型

Xiuding Cai, Xueyao Wang, Yaoyao Zhu, Yu Yao

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

AI总结 MambaTS是基于线性扫描的改进型选择性状态空间模型，以Mamba为骨干，通过VAST和TMB等技术解决LTSF问题，在8个公开数据集上取得了优异预测性能。

Comments Accepted by Pattern Recognition 2026

AiFlow: Token-Native Reactive Orchestration with Bounded Backpressure for Streaming LLM Applications

AiFlow：面向流式大语言模型应用的带界背压令牌原生反应式编排框架

Qunhui Zhang

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

AI总结 针对现有流式LLM工作流编排的背压等管理缺陷，提出AiFlow令牌原生反应式编排模型，经实验验证可降低应用TTFPT并控制队列深度。

Comments 24 pages, 5 figures, 12 tables, 1 algorithm, and 1 code listing. Public implementation: https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework

RadYOLO: Computationally Efficient 3D Object Detection and Segmentation in CT and MRI

RadYOLO：面向CT和MRI的计算高效型3D目标检测与分割方法

Kai Geissler, Laurens Müller-Groh, Hans Meine

机构 * Fraunhofer Institute for Digital Medicine MEVIS（弗劳恩霍夫数字医学MEVIS研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出针对医学图像的YOLO11 3D扩展模型RadYOLO，通过与nnU-Net、nnDetection在5个CT/MRI数据集上对比，证实其检测性能与推理速度均具优势，适配临床及边缘设备部署需求。

The Hitchhiker's Guide to Monoculture

单一文化的搭便车指南

Gordon Burtch

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

AI总结 研究通过Kaggle竞赛提交代码，探讨人工智能编码助手对代码的影响，采用多种方法在不同层面研究代码同质化，发现句法有显著同质化，语义同质化不明显，表明编码助手规范了实现细节但未使方法和策略趋同。