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[Paper] LLM驱动的内核演进：在 Linux 中自动化驱动更新

Linux 内核演进通过 API/ABI 变更、语义转变以及安全强化更新破坏驱动程序。我们介绍 **DRIVEBENCH**，一个可执行的语料库……

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[Paper] 面向优化的深度学习编译器测试生成

Deep Learning（DL）编译器已被广泛用于优化 DL 模型，以实现跨各种硬件的高效部署。由于它们在 DL...

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[Paper] VecIntrinBench：用于 RISC‑V 向量的跨架构内在代码迁移基准测试

内在函数是编译器提供的专用函数，能够高效地在特定架构的硬件上运行，使程序员能够编写…

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[论文] 时间旅行：使用 Git Bisect 的 LLM 辅助语义行为定位

我们提出了一个新颖的框架，将大型语言模型（LLMs）集成到 Git bisect 过程中，以实现语义故障定位。传统的 bisect 假设……

1周前 · ai

[论文] 使用开发者行为遥测进行预过滤代码建议以优化 LLM 辅助编程

大型语言模型（LLMs）正日益被集成到代码编辑器中，以提供 AI 驱动的代码建议。然而，许多这些建议被忽视、重新…

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[Paper] 优化 LLM 代码建议：基于反馈的时序与轻量状态界限

大型语言模型（LLMs）通过生成上下文感知的建议，彻底改变了代码自动补全。然而，何时向用户展示这些建议仍是一个挑战……

1周前 · software

[Paper] 摘要介导的修复：大型语言模型能否将代码摘要用作程序修复的工具？

大型语言模型（LLMs）即使在基准测试中表现强劲，也常常生成带有细微实现层面错误的代码。这些错误对LLMs来说很难……

1周前 · ai

[Paper] 建模神经胶质细胞的生物电状态转变：一种受 ASAL 启发的计算方法用于胶质母细胞瘤的起始

理解胶质母细胞瘤（GBM）如何从最初健康的胶质组织中出现，需要整合生物电、代谢以及多细胞动力学的模型。

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[论文] 稳健的差分进化通过非线性种群规模缩减和自适应重启：ARRDE 算法

本研究的动机来源于有界约束问题数值优化中的鲁棒性问题：许多在特定基准上表现良好的算法，在稍作扰动的相同问题上可能会出现剧烈失败。我们提出了一类新算法，采用一种简单而有效的保障机制，基于类似信赖域的步长控制。该方法在理论上进行了分析，在标准假设下证明了全局收敛性，并在一套测试问题上展示了其实践性能，包括合成问题和真实案例。数值实验表明，所提方法在不牺牲效率的前提下显著提升了鲁棒性。