代码大模型 / AI 编程

Representation Signatures and Risk-Feedback Alignment in LLM Trading Agents

表示签名与LLM交易智能体中的风险反馈对齐

Weicheng Xue

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 通过TradeArena测试平台研究LLM交易智能体在金融决策中的行为对齐与表示动态，发现故障前表示签名（规划嵌入漂移、流形有效秩收缩）并验证风险反馈作为外部对齐信号的有效性。

Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures

模型反演攻击：方法与对策综述

Zhanke Zhou, Jianing Zhu, Fengfei Yu, Xuan Li, Xiong Peng, Tongliang Liu, Bo Han

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 本综述针对模型反演攻击，综合分析其在多领域的有效性及神经网络的脆弱性，对比攻击与防御的多维度要素，明确建模与优化挑战并维护相关研究知识库。

MiniGPT-Reverse-Designing: Predicting Image Adjustments Utilizing MiniGPT-4

MiniGPT-反向设计：利用MiniGPT-4预测图像调整

Vahid Azizi, Fatemeh Koochaki

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

AI总结 本文通过扩展和微调MiniGPT-4，使其可应用于给定源图像、编辑后图像及可选文本描述来预测图像编辑操作与参数的反向设计任务，验证了现成VLMs在复杂多模态任务中的可扩展性。

Comments 8 pages, 7 figures

A Survey of Large Models in Sports

体育领域的大模型综述

Yichen Xu, Jianzhe Ma, Chuhan Wang, Zhonghao Cao, Liangyu Chen, Wenxuan Wang, Qin Jin

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 该文综述体育领域大模型的任务应用、数据集基准，分析挑战与未来方向，为大模型驱动的体育智能研究与发展提供基础。

Comments 36 pages, 4 figures, 6 tables. Accepted to Findings of ACL 2026

@skills: Attention is all you have

@skills：你所需的全部注意力

Li Yin, Zhi Li, Zhan Shi, Haoran Zhang, Haebin Seong, Zhangyang, Wang

机构 * SylphAI（西尔菲人工智能公司） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 针对当前智能体技能安装模式下触发槽位稀缺的问题，提出@skills开放协议，分离技能的内容、持久化与自动触发功能，无需安装即可使用技能，通过Git管理实现灵活适配，搭配免费技能 hub 提供搜索等功能，减少安装、提升使用效率。

Comments 7 pages main, 23 pages in total with appendix, 6 figures

MuseCritic: Learning Multi-Aspect Song Rewards through Natural-Language Aesthetic Critiques

MuseCritic：通过自然语言审美评论学习多维度歌曲奖励

Jiabao Zhuang, Changhao Jiang, Hanchen Wang, Jiahao Chen, Zhixiong Yang, Zhenghao Xiang, Yifei Cao, Jiajun Sun, Hui Li, Ming Zhang, Tao Ji, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出MUSECRITIC半标量奖励模型，通过两阶段训练生成多维度自然语言评论预测歌曲奖励，在SongEval、Music Arena等数据集上效果优于现有方法，结合GRPO还提升了Muse-0.6B的多项审美指标。

Deep Learning Methods for Software Requirement Classification: A Performance Study on the PURE dataset

Fatemeh Khayashi, Behnaz Jamasb, Reza Akbari, Pirooz Shamsinejadbabaki

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

myMediWhisper: Construction of Burmese Medical Speech Corpus and Whisper Fine-Tuning for Clinical Dialogue ASR

myMediWhisper：缅甸医疗语音语料库的构建及面向临床对话自动语音识别的Whisper微调

Ye Kyaw Thu, Ye Bhone Lin, Thura Aung, Htet Arkar, Myat Oo Swe, Thet Htet San, Min Thiha Tun, Thazin Myint Oo, Thepchai Supnithi

机构 * National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC)（国家电子与计算机技术中心） ； King Mongkut’s University of Technology Thonburi（国王蒙固科技大学吞武里分校） ； King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang（国王蒙固科技学院叻甲邦分校） 纠错

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

AI总结 本研究构建28小时缅甸医疗语音语料库，通过全微调（FFT）和带LoRA的PEFT微调Whisper，提升其在医疗对话ASR中的性能，最优模型WER达23.44%，优于更大的通用领域微调模型。

Memoir: Learning, Verifying, and Evolving False-Positive Memories for Static Application Security Testing Tools

Memoir：针对静态应用安全测试工具的误报记忆学习、验证与演化

Shenyuan Guan, Qiaodan Hou, Yanjun Chen, Xincheng Wen, Jia Feng, Keke Lian, Cuiyun Gao

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

AI总结 本研究针对SAST工具的误报问题，提出Memoir框架，通过构建与演化语义记忆实现误报识别，在CWE-Bench-Java上表现优异，且记忆库可跨工具泛化。

What Keeps Agent Skills from Being Reusable? Evidence from 138K SKILL.md Files

是什么阻碍了智能体技能的可复用性？来自13.8万个SKILL.md文件的证据

Chi Zhang, Yimin Liu, Xinze Chen, Ping Ji

机构 * The Graduate Center, City University of New York（纽约城市大学研究生中心） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hunter College, City University of New York（纽约城市大学亨特学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析13.8万个SKILL.md文件，发现91.8%的Agent Skills存在可复用性相关缺陷，主要为打包问题，验证了路由元数据对检索可靠性的影响，并提出了结合规范提示等的质量保证生成工作流。

Comments 11 pages, 4 figures

The Reciprocal Impact of Science and Software: A Cross-Corpus Analysis of How Research Shapes Software and Software Enables Research

科学与软件的相互影响：跨语料库分析研究如何塑造软件以及软件如何赋能研究

Audris Mockus

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

AI总结 通过构建包含6980万条边的跨语料库图，链接软件仓库与学术文献，分析科学对软件的影响（如可重复性工具）和软件对科学的影响（如机器学习基础设施），发现直接引用稀疏且依赖复用与引用计数的相关性较弱。

AutoRefine: Compiling Trajectories into Validated Typed Agent Artifacts

AutoRefine: 从轨迹到可重用的专业知识为连续LLM代理优化

Libin Qiu, Zhirong Gao, Junfu Chen, Yuhang Ye, Liangyu Li, Weizhi Huang, Xiaobo Xue, Wenkai Qiu, Shuo Tang

机构 * alibaba（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 AutoRefine通过提取和维护双重形式的经验模式，提升连续LLM代理的知识积累与维护效率，实现98.4%的准确率提升。

Comments 7 pages, 2 figures, 3 tables

The Theory of Strategic Evolution: Games with Endogenous Players and the Seven Laws of Strategic Replicators

战略进化理论：具有内生参与者和战略复制者的博弈

Kevin Vallier

机构 * Institute of American Constitutional Thought and Leadership（美国宪法思想与领导力研究所） ； University of Toledo（托莱多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出战略进化理论，引入具有内生参与者的博弈，定义进化稳定智能分布，通过跨层增益矩阵构建战略层层次结构，证明相关封闭性及定理，可用于分析人工智能部署动态等，揭示人格工程问题及稳定多智能体系统的宪法约束。

Comments 171 pages. Formalized in Lean 4 with Mathlib: 240 theorems in the elaborated environment, 141 audited headline results, cold-compiling from a clean checkout with zero custom axioms. Source, theorem-by-theorem contract, and reproducible axiom audit: https://github.com/selfreferencing/TSE_Formal. Companion to Agentic Capital

SIP: Site in Pieces- A Dataset of Disaggregated Construction-Phase 3D Scans for Semantic Segmentation and Scene Understanding

SIP: 构建阶段碎片化3D扫描数据集——用于语义分割和场景理解

Seongyong Kim, Yong Kwon Cho

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

AI总结 SIP数据集通过碎片化3D扫描反映施工现场实际约束，为建筑场景的语义分割和理解提供高质量基准数据。

F(AI)2R: Who Did What, and Who Checked? Verifiable AI Provenance as an Executable Skill

F(AI)2R：谁做了什么，谁进行了检查？可验证的人工智能溯源作为一项可执行技能

Florian Krebs

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

AI总结 研究将F(AI)2R实验的溯源模型扩展为aiprov，涵盖任何含人工智能工件。方法被打包为可执行技能，由人工智能代理操作，能解析操作员身份，把关图一致性并发布论文版本，以自身为例展示溯源记录。

Certified Interpolation Oversampling: Per-Instance Safety Guarantees for Imbalanced Learning

带安全认证的插值过采样：不平衡学习中针对单个样本的安全保证

Pankaj Yadav, Vivek Vijay

机构 * Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院焦特布尔分校） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； LAMIH（拉米实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出带安全认证的插值过采样（CISO）框架，为不平衡学习生成带安全属性的样本，在多数据集实验中表现与SMOTE相当且无评估失败，揭示了保真度与安全的连续权衡关系。

Comments 39 pages

MirrorNet: Can Medical Image Anonymization Really Protect Patient Identity?

MirrorNet：医学图像匿名化真的能保护患者身份吗？

Attila Simkó

机构 * Umeå University（于默奥大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出MirrorNet模型，通过耦合循环一致变分自编码器发现去标识化医学扫描仍可识别患者，建议将其作为生物识别数据管理，相关代码与模型已公开。

Beyond Rotations: AuroOFT for Expressive Quantized Orthogonal Fine-Tuning

超越旋转：用于表达性量化正交微调的AuroOFT

Yue Han, Dianlin Wang

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

AI总结 该研究针对量化正交微调（qoft）的线性正交变换局限，提出AuroOFT方法，在保留qoft稳定分支的基础上附加零起点门控低秩非线性残差，在Qwen2.5设置上提升性能并减少可训练参数。

Beyond Full-Model Rollback: AuroSFT for Adapter-State Multi-Task Fine-Tuning

超越全模型回滚：用于适配器状态多任务监督微调的AuroSFT

Yue Han, Ziniu Liu

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

AI总结 针对多任务SFT的全模型回滚成本高的问题，提出参数高效框架AuroSFT，将状态转为可合并的适配器状态，在保留骨干网络的比较中平均准确率达61.36%，优于msft的59.85%。

An Exploratory Study of Agent Plans for Agentic AI Coding Tools in Open-Source Software

面向开源软件中智能体式AI编码工具的智能体计划探索性研究

Muhammad Auwal Abubakar, Seyedmoein Mohsenimofidi, Jai Lal Lulla, Jie M. Zhang, Christoph Treude, Sebastian Baltes, Matthias Galster

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

AI总结 本文通过筛选36710个GitHub仓库识别出85个Markdown智能体计划文件，研究其支持的软件工程工作类型与提供的执行指导，明确其是研究人-智能体工作流任务意图的丰富工件。

Comments 14 pages, 2 figures, 4 tables. Accepted at the 20th International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement (ESEM 2026), Emerging Results, Vision, and Reflection Papers Track

AdaptAgent: A Multi-agent, Domain-Guided Reasoning Framework for Code Adaptation

AdaptAgent：一种用于代码适配的多智能体、领域引导推理框架

Xiaokai Rong, Hridya Dhulipala, Aashish Yadavally, Tien N. Nguyen

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

AI总结 本研究提出AdaptAgent框架，通过分工的多智能体实现代码适配，在真实数据集上的语义正确性优于强基线，各智能体对适配效果均有重要作用。

Fuzzy numbers revisited: operations on extensional fuzzy numbers

Krzysztof Siminski

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

Comments 33 pages, 62 references

Journal ref Fuzzy Sets and Systems, Volume 544, 2026,

Bridging Artificial Intelligence and Power Systems Education Using a Hands-On Executable Framework

使用可执行实践框架搭建人工智能与电力系统教育的桥梁

Junjie Yin, Buxin She, Xinyu Feng, Fangxing, Li

机构 * The University of Tennessee（田纳西大学） ； Kansas State University（堪萨斯州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出可执行实践框架，通过渐进式模块降低电力系统AI入门门槛，经IEEE网络研讨会验证，可满足跨学科学习者对电力专用AI实践课程的需求。

Comments 10 pages, 10 figures, 3 tables

Quick on the Uptake: Eliciting Implicit Intents from Human Demonstrations for Personalized Mobile-Use Agents

快速响应：从人类演示中提取隐含意图以构建个性化移动使用代理

Zheng Wu, Heyuan Huang, Yanjia Yang, Yuanyi Song, Xingyu Lou, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Jun Wang, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出IFRAgent框架，通过分析显式和隐式意图流，提升移动代理对人类意图的对齐率和任务完成率。

SPFinder: Improving the Context Length and Scalability for Tracing Known Vulnerability Patches

SPFinder：提升已知漏洞补丁追踪的上下文长度与可扩展性

Jiangrui Zheng, Xueqing Liu, Guanqun Yang, Siyan Wen, Qiushi Liu, Xiaoyin Wang

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

AI总结 SPFinder是一种用于追踪已知漏洞补丁的可扩展检索框架，通过分层嵌入和三阶段检索解决长上下文与可扩展性问题，在多数据集评估中优于现有方法，可实用关联CVE补丁。

An Empirical Study of Complexity, Heterogeneity, and Compliance of GitHub Actions Workflows

GitHub Actions工作流的复杂性、异质性与合规性的实证研究

Edward Abrokwah, Taher A. Ghaleb

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

AI总结 本研究分析Java、Python、C++仓库的GitHub Actions工作流，量化其复杂性、异质性与合规性，发现工作流设计依赖生态惯例，为该领域提供了可复现的实证基准。

GEMSS: A Variational Method for Discovering Multiple Sparse Solutions in Classification and Regression Problems

GEMSS: 一种用于在分类和回归问题中发现多个稀疏解的变分贝叶斯方法

Kateřina Henclová, Václav Šmídl

机构 * Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University（捷克技术大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出GEMSS算法，利用结构化spike-and-slab先验、高斯混合近似后验和Jaccard惩罚，通过变分推断同时发现多个多样化的稀疏特征组合，在128个实验和3个真实数据集上优于对比方法。

S-CEReBrO: Breaking the Memory Barrier in Continuous EEG Monitoring

S-CEReBrO：突破连续脑电图监测中的内存瓶颈

Glenn Anta Bucagu, Thorir Mar Ingolfsson, Yawei Li, Luca Benini

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对连续EEG监测中Transformer架构的内存瓶颈，提出S-CEReBrO架构，通过窗口交替注意力实现内存恒定，在EEG下游任务中性能领先且效率提升。

Comments This is the pre-rebuttal version of a paper accepted at MICCAI 2026. The camera-ready version will be posted following the embargo

HiTMS: A High-Throughput Multi-Stream Linguistic Steganography Framework

HiTMS：一个高通量多流语言隐写框架

Ruiyi Yan, Zhongliang Yang, Yugo Murawaki

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学情报学研究科） ； School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 HiTMS针对现有语言隐写术单流方案的局限，提出在多轮交互响应中分配秘密，通过批处理调用提高吞吐量，用自描述框架和密钥派生调度保证可恢复性，实验显示其速度提升且降低隐写分析器AUROC，并发增加时吞吐量持续提高。

The Ghost Couple: Correlated LLM Name Priors and Their Haunting of the Web and Academic Publishing

幽灵搭档：相关的大语言模型姓名先验及其对网络和学术出版的困扰

Michał Brzozowski, Neo Christopher Chung

机构 * Samsung AI Center（三星人工智能中心） ； University of Warsaw（华沙大学） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型生成虚构专家姓名时会产生相关性强的角色组合，这些组合具有模型家族特异性，并在Zenodo等平台造成大量幽灵作者记录，影响学术出版。