Repository-Aware File Path Retrieval via Fine-Tuned LLMs
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
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,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; Nutanix(Nutanix公司)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Comments 24 pages, 4 figures
机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.CL
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; Indian Institute of Science(印度科学研究所) ; Cornell University(康奈尔大学) ; IBM Research(IBM研究)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Comments Published in FSE 2025
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.PL
Comments 18 pages, 11 tables, 6 figures, 3 listings
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.LG、cs.PL
Comments 8 pages, 3 figures
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments To appear at LLM4Code@ICSE 2025
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI
Comments 6 pages, 1 table, 1 figure
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments Accepted for publication at the International Conference on AI Engineering (CAIN) 2023
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :code model(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments Accepted by LREC-COLING 2024
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Comments Accepted at the 2024 ACM/IEEE 1st International Workshop on Methodological Issues with Empirical Studies in Software Engineering (WSESE)
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments Pre-print, under review
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.AI
Comments 10 pages, 8 figures, 5 tables. In press: ICSME'21
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Journal ref Canadian AI 2020: Advances in Artificial Intelligence pp 309-320
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE、cs.LG
Comments tool paper https://github.com/ghofrani85/RAN2 7 pages
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.LG
Comments 17 pages, 2 figures. Meta-repository available at https://www.github.com/nyukat/mammography_metarepository ; v3 adds results on the CSAW-CC dataset
DepWareTrans:跨可共执行语言的依赖感知增量仓库迁移
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 提出依赖感知增量迁移框架,构建依赖图分组文件进行批量翻译,在 STAR 仓库等上实现 100% 编译和测试成功率,提升仓库级代码翻译的可扩展性与可靠性。
Comments Accepted for publication in the Industry Showcase Track of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, which will take place in Munich, Germany during October 12-16, 2026
EffiHolmes:基于差分分析的仓库级时间低效修复定位
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 EffiHolmes是基于LLM的仓库级时间低效修复定位框架,通过差分分析等技术提升定位精度,在RepoEffi-Bench上优于多种基线方法,且跨模型规模稳健。
Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). 13 pages, 3 figures, and 4 tables
基于大型语言模型的增强现实应用的仓库感知变形关系生成
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文提出一种结合仓库级上下文与推理编排的流水线,利用大型语言模型生成优化的变形关系,在142个移动AR仓库数据集上验证了该方法可构建可靠的领域相关测试预言,能有效检测代码变异。
RepoReasoner:评估长上下文语言模型的仓库级代码推理能力
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究针对现有代码推理基准测试局限,引入RepoReasoner评估仓库级代码推理,通过多阶段管道构建基准,评估输出预测和调用链预测能力,发现当前LLMs在仓库级推理存在局限,为未来相关研究提供方向。
Comments Published in FSE'2026
DREA:用于仓库级漏洞检测的解耦推理与探索代理
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 研究针对大语言模型用于仓库级漏洞检测时的不足,提出DREA框架,通过规划与探索代理解耦,实现目标导向上下文获取。构建RepoPairBench评估,提升配对正确性,降低成本,还发现安全推理质量是当前大语言模型的瓶颈。
Comments Accepted for presentation at Internetware 2026. 12 pages, 4 figures, and 5 tables
GitHub仓库中有什么?对10000个项目内容的实证研究
专题命中 仓库级理解 :repository(title,abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文通过分析10000个GitHub仓库的文件和目录,揭示了过去十年仓库内容的变化,包括README.md标准化、GitHub Actions兴起、配置格式演变及生成式AI相关内容的增长。
Comments Paper accepted to ICSME 2026