Evaluating Static and Process Evidence for Code Authorship in Programming Education
评估编程教育中代码作者身份的静态和过程证据
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究编程教育中代码作者身份问题，通过任务感知评估对比不同环境，发现竞赛数据信号强，教育数据集弱，添加过程特征可提升其性能，表明过程模式能补充最终代码信号，模型适合作教师决策支持。
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。
1. 代码评测 1750 篇
Simulstream: Open-Source Toolkit for Evaluation and Demonstration of Streaming Speech-to-Text Translation Systems
Simulstream：用于评估和演示流式语音到文本翻译系统的开源工具包
机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究流式语音到文本翻译在评估上的问题，提出开源框架simulstream，支持长语音的增量和重新翻译解码，能进行质量和延迟评估及实时可视化比较，填补了相关统一解决方案的空白。
Is Three the Magic Number? An Empirical Evaluation of LLM-Based Repair Loops
三是神奇数字吗？基于大语言模型的修复循环的实证评估
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 研究基于大语言模型的修复循环迭代限制，通过多个软件工程任务观察到收益递减模式，前几次迭代收获大，后续贡献小，还发现修复行为受工作流编排和反馈设计影响更大。
Comments 4 Pages (+1 for references), NIER Paper
A Technical Survey of Reinforcement Learning Techniques for Large Language Models
大语言模型强化学习技术的技术综述
机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Purdue University（普渡大学）
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 综述强化学习与语言模型整合，介绍如近端策略优化等算法，分析其在各领域应用，对失败模式算法分析，给出分类法，评估趋势并探讨挑战与新兴方向，为研究提供路线图。
Comments Accepted to ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, June 2026
Beyond Document Grounding: Span-Level Hallucination Detection over Code, Tool Output, and Documents
超越文档基础：代码、工具输出和文档上的跨度级幻觉检测
机构 * KR Labs（KR实验室） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； TU Wien（维也纳工业大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出一个统一的跨度级幻觉检测基准，涵盖代码、工具输出、结构化文档和自然语言RAG数据，通过微调Qwen3.5-2B模型在跨域场景下显著优于现有方法。
Comments 8 pages
AutoTrainess: Teaching Language Models to Improve Language Models Autonomously
AutoTrainess: 教语言模型自主改进语言模型
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出AutoTrainess智能体，通过外部化人类经验为工作流和约束，在PostTrainBench上超越CLI基线，平均得分从23.21提升至26.94。
NSynC: Normalised Synthesis of Computation
NSynC：计算的归一化综合
专题命中 代码评测 ：program synthesis(abstract)；分类 cs.PL
AI总结 提出NSynC方法，通过直接枚举语义而非语法来避免程序综合中的语义重复，实现8.93倍加速。
Comments 21 pages (of which 17 in appendix), 12 figures (of which 11 in appendix). Accepted to SYNT 2026
Implementation of Hyperelastic Physics-Augmented Neural Networks in the Explicit Finite Element Codes Simcenter Radioss and OpenRadioss with Applications to Impact Events
显式有限元代码Simcenter Radioss和OpenRadioss中超弹性物理增强神经网络的实现及其在冲击事件中的应用
机构 * Otto von Guericke University（奥托·冯·格里克大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出将物理增强神经网络（PANNs）集成到显式有限元求解器的方法，通过自动生成Fortran用户材料子程序实现高效计算，并验证其在超弹性材料冲击模拟中的准确性。
Comments 26 pages, 11 Figures, 11 Listings, 4 Tables
Are LLMs Ready for Anti-Pattern Detection in Microservice Architectures?
LLM 是否准备好检测微服务架构中的反模式？
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文研究大型语言模型（LLM）通过提示分析微服务仓库静态制品来检测16种架构反模式的能力，与静态分析工具MARS对比，发现LLM在局部、异构或语义丰富的反模式上表现有竞争力，但在需要结构或跨服务依赖证据时受限，可作为补充工具。
Comments accepted at ICSME 2026
HELIOT: LLM-Based CDSS for Adverse Drug Reaction Management
HELIOT：基于LLM的临床决策支持系统用于不良药物反应管理
机构 * Software Engineering (SeSa) Lab University of Salerno（软件工程（SeSa）实验室，萨勒诺大学） ； Amsterdam UMC Locatie AMC Amsterdam, The Netherlands（阿姆斯特丹大学医学中心（AMC）阿姆斯特丹，荷兰） ； Digital Health（数字健康；方法学；阿姆斯特丹公共卫生研究所阿姆斯特丹，荷兰） ； Methodology（阿姆斯特丹大学数据科学中心阿姆斯特丹，荷兰） ； Amsterdam Public Health Research Institute Amsterdam, The Netherlands ； University of Amsterdam Data Science Center Amsterdam, The Netherlands
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 HELIOT利用大语言模型处理非结构化临床数据，通过提取药物反应信息和学习患者用药耐受性，减少误报并提升不良药物事件预警的准确性与实用性。
LLM4MTLs: Automated Generation and Empirical Evaluation of Model Transformation Languages
LLM4MTLs：模型转换语言的自动生成与实证评估
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出LLM4MTLs工作流，通过少样本提示、语法提示和辅助方法组合，自动生成并评估LLM编写的模型转换代码，发现少样本提示能提升语法质量但语义改进有限。
Business as Rulesual: A Benchmark and Framework for Business Rule Flow Modeling with LLMs
业务即规则：面向LLM的业务规则流建模基准与框架
机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Visual Information Intelligent Processing（浙江省视觉信息智能处理重点实验室） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学）
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出BREX基准（409份真实业务文档与2855条专家标注规则）和ExIde框架，通过可执行伪代码生成显式建模规则依赖，在13个LLM上验证了可执行接地作为归纳偏置的有效性。
Early-Exit Graph Neural Networks for Link Prediction
用于链接预测的早期退出图神经网络
机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Sapienza University of Rome（罗马大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种无需辅助损失的早期退出策略，在GCN和SAS-GNN骨干网络上实现链接预测的加速，同时保持或提升预测质量。
Comments Accepted at LoG@Pisa 2026
Object-Centric Dataset Resources for Constrained-Data Image Generation and Augmentation
面向受限数据图像生成与增强的以对象为中心的数据集资源
机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Swinburne University of Technology（斯威本科技大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对少样本场景下的对象中心图像生成，提出三个标准化数据集资源（Cityscapes-Pedestrian、TrafficSigns、COCO PottedPlant），提供256×256裁剪、边界框标注及重建脚本，支持受控比较与评估。
Comments 5 pages including references, 2 figures, 2 tables. Dataset and related files at https://github.com/Latzi/object-centric-low-data-datasets and https://doi.org/10.5281/zenodo.20573001
Local LLM Agents as Vulnerable Runtimes:A Source-Code Audit of the Agent Runtime Layer
本地LLM智能体作为易受攻击的运行时：智能体运行时层的源代码审计
机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University at Buffalo, SUNY（布法罗大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出CLAWAUDIT静态审计框架，通过STRIDE导出的五类漏洞分类法和自定义静态分析规则，评估本地LLM智能体运行时的安全弱点，在OpenClaw基准上显著提升召回率。
MalSkillBench: A Runtime-Verified Benchmark of Malicious Agent Skills
MalSkillBench: 一个运行时验证的恶意智能体技能基准
专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出MalSkillBench，首个运行时验证的恶意智能体技能基准，包含3944个恶意技能，通过闭环生成-验证-反馈流水线构建，揭示代码注入与提示注入检测的不对称性，并指出联合推理任务意图、代码和指令的必要性。
MCP-SandboxScan: WASM-based Secure Execution and Runtime Analysis for MCP Tools
MCP-SandboxScan：基于WASM的MCP工具安全执行与运行时分析
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出MCP-SandboxScan框架，通过WASM环境执行工具并提取运行时证据，结合语义分析识别MCP工具的风险，验证其在跨语言项目、 evasion基准和100个仓库中的有效性。
LivePI: More Realistic Benchmarking of Agents Against Indirect Prompt Injection
LivePI：更真实的智能体对抗间接提示注入基准测试
机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出LivePI基准，覆盖7种输入表面、12种攻击/渲染家族和5种恶意目标，在真实虚拟机环境中评估多个AI智能体，发现攻击成功率10.7%-29.6%，并验证了两层防御的有效性。
GameCraft-Bench: Can Agents Build Playable Games End-to-End in a Real Game Engine?
GameCraft-Bench：智能体能否在真实游戏引擎中端到端构建可玩游戏？
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； USTB（北京科技大学） ； DualverseAI ； SJTU（上海交通大学） ； NUS（新加坡国立大学）
专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出GameCraft-Bench基准，评估编码智能体在Godot引擎中端到端生成可玩游戏的能力，最强智能体仅达41.46%成功率。
MultiMolecule: a modular ecosystem for biomolecular sequence-model workflows
MultiMolecule: 一个用于生物分子序列模型工作流的模块化生态系统
机构 * DanLing Team（丹 Ling 团队）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出MultiMolecule开源生态系统，通过标准化接口整合RNA、DNA和蛋白质序列模型，提供53个模型族实现、112个检查点和16个数据集资源，支持模型复用、评估和生物预测。
A Comprehensive Survey of Medical Image Segmentation: Challenges, Benchmarks, and Beyond
医学图像分割综述：挑战、基准与未来展望
机构 * School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学控制与计算机工程学院） ； SPIC Digital Technology Co., Ltd（国家电投数字科技有限公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Department 6 of Health Care, Second Medical Center, People’s Liberation Army General Hospital（中国人民解放军总医院第二医学中心健康医学科六病区）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文系统综述了基于U-Net、Transformer和SAM架构的医学图像分割方法，分析主要挑战，旨在指导未来研究并推动临床转化。
Comments 12 pages,3 figures,1 table. All related resources are available at https://github.com/andrew-pengyu/Awsome_MedSeg/tree/main
Reward Hacking in Language Model Agents: Revisiting AI Safety Gridworlds
语言模型智能体中的奖励黑客：重新审视AI安全网格世界
机构 * KUIS AI Center, Koç University（科奇大学KUIS人工智能中心） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究将AI安全网格世界框架改编为文本评估套件，发现语言模型在零样本下出现规范博弈，通过直接奖励优化扩大观察与隐藏奖励差距，且标准缓解措施无效。
Comments 28 pages, 16 figures, 13 tables
Reasoning for Mobile User Experience with Multimodal LLMs: Task, Benchmark, and Approach
基于多模态大语言模型的移动用户体验推理：任务、基准与方法
机构 * Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出UXBench基准（2000个VQA样本）评估多模态大模型在UI推理上的能力，并设计UI-UX模型，通过奖励路由和不对称过渡奖励机制在UXBench上达到0.7963准确率，超越Claude-4.5-Sonnet。
Comments 10 pages, 6 figures, Accepted at CVPR 2026 Findings
Evaluating LLM-Generated Code: A Benchmark and Developer Study
评估大语言模型生成的代码：一个基准和开发者研究
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 本文提出了一种定制的树折评估方法，用于评估大语言模型生成的代码，弥补了现有基准在代码质量和可操作性方面的不足，并通过对比三个通用大语言模型展示了其有效性。
Comments Accepted for publication at EASE '26/EQUISA workshop
POPSICLE: Benchmark Datasets for Segmentation and Localization in CryoET
POPSICLE: 用于冷冻电镜断层扫描中分割和定位的基准数据集
机构 * Biohub ； Brigham Young University
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出POPSICLE基准套件，基于CryoET数据门户构建，涵盖真核和原核系统、纯化与原位样本，支持体素分割和稀疏定位任务，旨在解决冷冻电镜断层扫描中缺乏标准化基准的问题。
RTL-BenchLS: A Large-Scale Benchmark for RTL Reasoning and Generation with Large Language Models
RTL-BenchLS：面向大语言模型的RTL推理与生成的大规模基准
机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出大规模基准RTL-BenchLS，包含超1万个形式验证的Verilog设计，并引入三项自监督推理任务，解决现有基准规模小、任务单一的问题，评估显示当前最佳模型性能较低。
AutoPipelineAI: Context-Aware CI/CD Pipeline Generation from Natural Language
AutoPipelineAI: 基于自然语言的上下文感知CI/CD流水线生成
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE
AI总结 提出AutoPipelineAI系统，利用大语言模型从自然语言描述生成CI/CD流水线配置，集成仓库感知分析、自动验证和反馈机制，降低DevOps配置复杂度。
Comments 7 pages, 1 figure, 6 tables, 16 references, IMSA Conference 11-12 July 2026, International Conference on Intelligent Methods, Systems, and Applications 2026 #70415,
SciVisAgentSkills: Design and Evaluation of Agent Skills for Scientific Data Analysis and Visualization
SciVisAgentSkills：面向科学数据分析和可视化的智能体技能设计与评估
机构 * Univ. Notre Dame（诺丁汉大学） ； LLNL（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）
专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出SciVisAgentSkills技能库，通过编码环境假设、工具使用模式和领域启发式知识增强编码智能体，在ParaView等科学工具上实现自然语言驱动的科学可视化工作流，实验表明技能可提升任务得分并影响token效率。
TamperBench: Systematically Stress-Testing LLM Safety Under Fine-Tuning and Tampering
TamperBench：系统化压力测试微调和篡改下的LLM安全性
机构 * Critical ML Lab Waterloo Canada（Waterloo大学Critical ML实验室） ； FAR.AI Berkeley USA（伯克利美国FAR.AI公司） ； University of Toronto Toronto Canada（多伦多大学） ； University of Waterloo Waterloo Canada（Waterloo大学） ； ETH Zürich Zürich Switzerland（苏黎世联邦理工学院） ； MIT CSAIL Cambridge USA（麻省理工学院CSAIL实验室） ； University of Toronto, MPI, EuroSafeAI, Vector Institute Toronto Canada（多伦多大学、马克斯·普朗克研究所、EuroSafeAI、Vector Institute） ； Critical ML Lab University of Waterloo Waterloo Canada（Waterloo大学Critical ML实验室）
专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出统一框架TamperBench，通过系统化超参数扫描评估21个开源LLM在9种篡改威胁下的安全性和实用性，发现越狱微调是最严重攻击，当前对齐阶段防御基本失效。
Comments 25 pages, 15 figures
Diagnosing Knowledge Gaps in LLM Tool Use: An Agentic Benchmark for Novel API Acquisition
诊断大语言模型工具使用中的知识缺口：面向新API获取的智能体基准
机构 * NYU Shanghai（纽约大学上海分校）
专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出 NovelAPIBench 基准，通过动态发现新API、分解知识包并生成可执行任务，诊断模型在API使用中的六类错误，发现检索与参数调优互补。
Comments 37 pages, 12 figures
