Beihang University（北京航空航天大学）

ARFT-Transformer: Modeling Metric Dependencies for Cross-Project Aging-Related Bug Prediction

ARFT-Transformer：建模度量依赖性以进行跨项目老化相关缺陷预测

Shuning Ge, Fangyun Qin, Xiaohui Wan, Yang Liu, Qian Dai, Zheng Zheng

机构 * College of Information Engineering, Capital Normal University, Beijing, China（信息工程学院，首都师范大学，北京，中国） ； Suzhou Aerospace Information Research Institute, Suzhou, China（苏州航天信息研究所，苏州，中国） ； School of Mechanical, Electronic and Control Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing, China（机械电子控制工程学院，北京交通大学，北京，中国） ； Beijing Institute of Computer Technology and Applications, Beijing, China（北京计算机技术与应用研究所，北京，中国） ； School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China（自动化科学与电气工程学院，北航，北京，中国） 纠错

AI总结 ARFT-Transformer通过引入多头注意力机制和Focal Loss处理跨项目老化相关缺陷预测中的度量依赖性和类别不平衡问题，提升预测性能。

Comments Accepted by The Journal of Systems & Software (JSS), 2026

FARE: Fast-Slow Agentic Robotic Exploration

FARE：快速-缓慢代理机器人探索

Shuhao Liao, Xuxin Lv, Jeric Lew, Shizhe Zhang, Jingsong Liang, Peizhuo Li, Yuhong Cao, Wenjun Wu, Guillaume Sartoretti

机构 * Beihang University, China（北航大学） ； Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（机械工程系，新加坡国立大学） 纠错

AI总结 FARE通过结合大型语言模型和强化学习策略，实现了高效且稳健的机器人探索，显著提升了探索效率并验证了其在大规模建筑环境中的有效性。

Beyond Functional Correctness: Exploring Hallucinations in LLM-Generated Code

超越功能正确性：探索LLM生成代码中的幻觉

Fang Liu, Yang Liu, Lin Shi, Zhen Yang, Li Zhang, Xiaoli Lian, Zhongqi Li, Yuchi Ma

机构 * 2 State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment (SKLCCSE) School of Computer Science ； Engineering, Beihang University, Beijing, China ； 3 School of Software, Beihang University, Beijing, China ； 4 School of Computer Science ； Technology, Shandong University, Qingdao, China ； 5 Huawei Cloud Computing Technologies Co., Ltd, China 纠错

AI总结 本文探讨了LLM生成代码中的幻觉问题，通过分类和分析建立全面的幻觉分类体系，并提出轻量级的幻觉缓解方法。

Comments Accepted by Transactions on Software Engineering (TSE)