Learning Repository Adaptibility in an Agent-Based University Environment
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments 14 pages 4 figures
AI 大模型
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。
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments 14 pages 4 figures
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments 11, 1 Figure, 1 table
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments 24 pages, 5 figures
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments I included an extra unrelated png file in the zip directory and it was falsely mentioned on a page 9. Previously I tried unsuccessfully to fix this. I removed the png file and now it is only 8 pages how it should be
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments European Conference on Research and Advanced Technology for Digital Libraries, Heraklion, Crete, published in Lecture Notes in Computer Science, Springer, 1998, http://www.springerlink.com/content/lcj85y9pg6ng32k6/
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments This paper has been administratively withdrawn because it was submitted under false pretenses by someone other than Tetiana Yaroshenko and she did not write any of the text
Journal ref Naukovi zapiski UKMA, vol.12 N.3 p.13-21
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments Keywords: Degenerate system, nonlinear parabolic system, compressible flow, porous media
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
Comments 20 pages, 4 figures, accepted in ApJ
专题命中 仓库级理解 :repository(title)
基于模型的智能体软件工程
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 针对编码智能体无法明确项目关键信息的问题,提出MAGE框架及理论,通过外化表征与分配权威构建可信自主系统,经案例与工业案例验证,可将商用智能转化为持久工程进展。
StagedWorkspace:面向知识工作智能体的版本化工作空间
机构 * Harvard University(哈佛大学) ; Raycaster AI(雷caster人工智能公司) ; University of Technology Sydney(悉尼科技大学) ; University of Washington(华盛顿大学) ; Stanford University(斯坦福大学)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.AI
AI总结 该研究针对知识工作智能体的版本化工作空间问题,提出StagedWorkspace方案,通过绑定解析记录与原生文件内容哈希提升性能,在OfficeQA Pro等数据集上取得显著优于基准的效果,为相关基准构建提供了新方向。
Comments Under Review
使代理介导的贡献具有可治理性:开源人工智能协作的项目级治理宣言
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究开源人工智能协作中代理介导贡献的治理问题,开发代理治理宣言(AGM)作为双向治理合同,通过实验验证其有效性,构建三层框架,推进合规数字创新治理并保留维护者决策权。
Comments Preprint. Under journal review
从代码库到语言模型:Linux 基金会存储库中的非包容性命名
专题命中 仓库级理解 :code generation(abstract);repository(abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究利用 NISCAN 框架检测 Linux 基金会存储库中代码及相关工件的非包容性术语,对 461 个存储库进行生态系统规模研究,分析术语变化及影响因素,还通过案例研究评估大语言模型处理情况。
当并行性有回报时:面向多智能体编码的凝聚力感知任务划分
机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; University of Oxford(牛津大学)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.LG
AI总结 提出Co-Coder方法,通过静态分析构建依赖图、社区检测划分图及依赖感知调度,在仓库级软件工程中平衡通信与计算开销,实现多智能体并行编码的效率和成本优化。
文档引导的从 C 到 Rust 的智能代码库迁移
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE
AI总结 提出 RustPrint 框架,通过文档引导的智能体协调,实现仓库级别的 C 到 Rust 迁移,在编译性、特征保留和测试通过率上显著优于现有方法。
基于选择性观察的结构化行动信用学习CLI代理
机构 * Fudan University(复旦大学) ; Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) ; Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.AI
AI总结 本文研究了CLI代理在选择性观察和行动信用分配中的瓶颈,提出σ-Reveal和A³方法,构建ShellOps数据集以评估CLI任务学习。
AblateCell: 一个用于虚拟细胞库的可重现后消去代理
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科学与技术大学(广州)) ; University of California San Diego(加州大学圣地亚哥分校) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; Fudan University(复旦大学) ; Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) ; Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算技术研究所)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.AI
AI总结 AblateCell通过可重现后消去方法解决AI虚拟细胞性能归因问题,实现高准确度的代码库验证与属性归因。
Comments 25 pages, 5 figures
工程学生在开源项目中使用GitHub Copilot的使用情况与认知
专题命中 仓库级理解 :code generation(abstract);repository(abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究探讨了工程学生在开源项目中使用GitHub Copilot的差异,分析了性别、编程能力及AI熟悉度对使用情况的影响,发现学生更倾向于使用聊天和代码生成功能。
人工智能库对开源项目与社区的无形之手
机构 * University of Oulu(奥卢大学) ; Free University of Bozen-Bolzano(博尔扎诺自由大学) ; University of Southern Denmark(丹麦南部大学)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
AI总结 本文研究人工智能库在Python和Java开源项目中的采用情况及其对开发实践和技术生态的影响。
Comments ACCEPTED REGISTERED REPORT AT SANER (CORE A*) 2026
机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence(数据科学与人工智能系)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.AI
专题命中 仓库级理解 :code generation(abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG
Comments Project webpage at https://syzygy-project.github.io/. Preliminary version accepted at LLM4Code 2025, 34 pages
专题命中 仓库级理解 :software agent(abstract);repository(abstract);分类 cs.SE
Comments Conference paper, 7 pages, 6 figures, 1 table
Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Industrial Informatics (INDIN2019). Helsinki, Finland, IEEE Computer Society Press, pp.1558-1563
NRR-Phi:LLM推理中为保持歧义性的文本到状态映射
机构 * Independent Researcher, Japan(日本独立研究员)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract,comments);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出NRR-Phi框架,通过文本到状态映射保留多解释性,在LLM推理中延迟语义坍缩。
Comments 30 pages, 5 figures, 8 tables. Replacement synced to the current GitHub repository snapshot. Series hub: https://github.com/kei-saito-research/nrr-series-hub
大语言模型推理失败
机构 * California Institute of Technology(加州理工学院) ; Stanford University(斯坦福大学) ; Carleton College(卡尔顿学院)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract,comments);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文首次系统调查大语言模型推理失败问题,提出分类框架并分析其根本原因,旨在提升模型的推理能力与鲁棒性。
Comments Repository: https://github.com/Peiyang-Song/Awesome-LLM-Reasoning-Failures. Published at TMLR 2026 with Survey Certification
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract,comments);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments GitHub repository: https://github.com/xiyuanzh/awesome-llm-time-series
MLREF:基于大语言模型的强化学习奖励设计中高效模块复用框架
机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences Tsinghua University(清华大学交叉信息研究院)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 该研究针对强化学习奖励设计瓶颈,提出MLREF框架,通过模块池复用奖励组件,结合三种优化机制,在17个任务上实现比强基线更优且更稳定的性能。
Comments 22 pages, 5 figures, 4 tables
Flama:用于开发和部署生产级API、机器学习及大语言模型服务的Python框架
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG
AI总结 Flama是一款开源Python框架,基于ASGI构建,统一REST API开发、ML服务与LLM推理,含七大子系统及多项内置功能,可支持多后端LLM部署等场景。
Comments 83 pages, 6 figures, 1 table. Software available at https://github.com/vortico/flama, up-to-date documentation at https://flama.dev
CLAUDE.md 为何不断膨胀?智能体编码中的灾难性记忆
机构 * South Park Commons(南公园社区)
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG
AI总结 该研究针对智能体编码中提示文件无限制膨胀的问题,提出通过提示注释消除多余指令,可使现实中智能体指令遵循能力提升多达23.1%。
野外环境下的大语言模型服务:框架、方法与系统设计的实证研究
专题命中 仓库级理解 :repository(abstract);分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究通过实证分析开源软件系统中5种LLM服务框架的应用情况,明确了框架使用特点、常用服务方法及应用场景,为相关人员提供了实践见解。