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💻 computer science

Understanding and Detecting Platform-Specific Violations in Android Auto Apps

यह शोध पत्र AutoComply प्रस्तुत करता है, जो एक स्टैटिक एनालिसिस फ्रेमवर्क है जो Android Auto ऐप्स में प्लेटफॉर्म-विशिष्ट अनुपालन उल्लंघनों का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए कार-कंट्रोल फ्लो ग्राफ (Car-Control Flow Graph) का निर्माण करता है, जो सटीकता और गति में Android Lint जैसे मौजूदा टूल्स से बेहतर प्रदर्शन करते हुए वास्तविक दुनिया की समस्याओं की पहचान करने और उनके सुधारों को प्रेरित करने में सफल रहा है।

Moshood Fakorede, Umar Farooq2026-01-28
💻 computer science

Automating Box Folding: Sequence Extraction and Ranking Methodologies

यह शोध पत्र अनुक्रम निष्कर्षण (sequence extraction) और अनुकूलनीय स्वचालित पैकेजिंग प्रणालियों के बीच के अंतर को पाटने के लिए हार्डवेयर अनुकूलता के आधार पर व्यवहार्य बॉक्स फोल्डिंग अनुक्रमों की पहचान करने और उन्हें रैंक करने के लिए एक अभिनव विधि प्रस्तावित करता है, जिसे एक रोबोटिक उपयोग मामले के माध्यम से मान्य किया गया है।

Giuseppe Fabio Preziosa, Davide Ferloni, Andrea Maria Zanchettin, Marco Faroni, Paolo Rocco2026-01-28
💻 computer science

TestWeaver: Execution-aware, Feedback-driven Regression Testing Generation with Large Language Models

TestWeaver एक नवीन LLM-आधारित रिग्रेशन टेस्टिंग दृष्टिकोण है जो हल्के प्रोग्राम विश्लेषण—विशेष रूप से बैकवर्ड स्लाइसिंग, समान टेस्ट केस चयन और निष्पादन में इन-लाइन एनोटेशन—को एकीकृत करके कवरेज पठारों (coverage plateaus) पर विजय प्राप्त करता है, ताकि केंद्रित निष्पादन संदर्भ प्रदान किए जा सकें जो टेस्ट जनरेशन की प्रभावशीलता को बढ़ाते हैं और कोड कवरेज वृद्धि को त्वरित करते हैं।

Cuong Chi Le, Cuong Duc Van, Tung Duy Vu, Thai Minh Pham Vu, Hoang Nhat Phan, Huy Nhat Phan, Tien N. Nguyen2026-01-28
💻 computer science

Early-Stage Prediction of Review Effort in AI-Generated Pull Requests

यह शोध पत्र एक क्रिएशन-टाइम सर्किट ब्रेकर (creation-time Circuit Breaker) मॉडल प्रस्तुत करता है जो मानव समीक्षा से पहले उच्च-प्रयास वाले AI-जनित पुल रिक्वेस्ट (pull requests) का पूर्वानुमान लगाने और उन्हें छाँटने के लिए सरल स्टैटिक कॉम्प्लेक्सिटी संकेतों (static complexity cues) का लाभ उठाता है, जिससे मेंटेनर (maintainers) सरल सुधारों को तेजी से आगे बढ़ाने के साथ-साथ महंगी, कम-गुणवत्ता वाली योगदानों को कुशलतापूर्वक फ़िल्टर कर पाते हैं।

Dao Sy Duy Minh, Huynh Trung Kiet, Nguyen Lam Phu Quy, Pham Phu Hoa, Tran Chi Nguyen, Nguyen Dinh Ha Duong, Truong Bao T (…)2026-01-28
💻 computer science

AI IDEs or Autonomous Agents? Measuring the Impact of Coding Agents on Software Development

यह अनुदैर्ध्य कारण संबंधी अध्ययन (longitudinal causal study) प्रकट करता है कि जहाँ स्वायत्त कोडिंग एजेंट उन परियोजनाओं में विकास की गति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं जिनमें पहले से एआई टूलिंग का उपयोग नहीं किया जा रहा था, वहीं वे तकनीकी ऋण (technical debt) को बढ़ाकर सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता को लगातार कम करते हैं, जिसमें एआई आईडीई (AI IDEs) का पहले से उपयोग कर रहे रिपॉजिटरीज़ में घटते वेग प्रतिफल (diminishing velocity returns) देखे गए हैं।

Shyam Agarwal, Hao He, Bogdan Vasilescu2026-01-28
💻 computer science

Cutting the Gordian Knot: Detecting Malicious PyPI Packages via a Knowledge-Mining Framework

यह शोध पत्र PyGuard को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्ञान-संचालित ढांचा (framework) है जो पदानुक्रमित पैटर्न माइनिंग (hierarchical pattern mining) और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाकर अर्थ संबंधी समझ के माध्यम से दुर्भावनापूर्ण इरादे को अलग करता है, जिससे मौजूदा PyPI डिटेक्शन टूल्स की उच्च फॉल्स-पॉजिटिव दरों पर विजय प्राप्त करते हुए 99.50% सटीकता प्राप्त की गई है और NPM पैकेजों पर क्रॉस-इकोसिस्टम प्रयोज्यता का प्रदर्शन किया गया है।

Wenbo Guo, Chengwei Liu, Ming Kang, Yiran Zhang, Jiahui Wu, Zhengzi Xu, Vinay Sachidananda, Yang Liu2026-01-28
🤖 AI

daVinci-Dev: Agent-native Mid-training for Software Engineering

यह शोध पत्र daVinci-Dev को पेश करता है, जो एक एजेंटिक मिड-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो वितरण बेमेल (distribution mismatches) को दूर करने के लिए संदर्भगत और पर्यावरणीय रूप से नेटिव ट्रैजेक्टरीज को संयोजित करने वाली एक नवीन "एजेंट-नेटिव" डेटा रणनीति का लाभ उठाता है, जिससे 32B और 72B मॉडल पूर्व विधियों की तुलना में काफी कम प्रशिक्षण टोकन के साथ SWE-Bench Verified प्रदर्शन के साथ अत्याधुनिक (state-of-the-art) स्तर प्राप्त करने में सक्षम होते हैं।

Ji Zeng, Dayuan Fu, Tiantian Mi, Yumin Zhuang, Yaxing Huang, Xuefeng Li, Lyumanshan Ye, Muhang Xie, Qishuo Hua, Zhen Hua (…)2026-01-28
🤖 AI

Reducing False Positives in Static Bug Detection with LLMs: An Empirical Study in Industry

यह शोध पत्र टेनसेंट (Tencent) में पहला व्यापक अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह दर्शाता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) को स्टैटिक एनालिसिस के साथ संयोजित करने वाली हाइब्रिड तकनीकें, मैनुअल समीक्षा की तुलना में महत्वपूर्ण लागत और समय की बचत करते हुए, औद्योगिक बग डिटेक्शन में फॉल्स पॉजिटिव्स (false positives) को 94-98% तक प्रभावी रूप से कम कर सकती हैं।

Xueying Du, Jiayi Feng, Yi Zou, Wei Xu, Jie Ma, Wei Zhang, Sisi Liu, Xin Peng, Yiling Lou2026-01-28
🤖 AI

MulVul: Retrieval-augmented Multi-Agent Code Vulnerability Detection via Cross-Model Prompt Evolution

MulVul एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो एक कोर्स-टू-फाइन रूटिंग स्ट्रैटेजी और एक नवीन क्रॉस-मॉडल प्रॉम्प्ट इवोल्यूशन मैकेनिज्म को नियोजित करके विविध भेद्यता (वल्नरेबिलिटी) प्रकारों में काफी उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए सिंगल-मॉडल भेद्यता पहचान और मैनुअल प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की सीमाओं को संबोधित करता है।

Zihan Wu, Jie Xu, Yun Peng, Chun Yong Chong, Xiaohua Jia2026-01-28
💻 computer science

Towards Safety-Compliant Transformer Architectures for Automotive Systems

यह शोध पत्र विविध, रेडंडेंट एनकोडर्स का लाभ उठाकर ट्रांसफार्मर-आधारित मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल्स को ऑटोमोटिव सिस्टम में एकीकृत करने के लिए एक सुरक्षा-अनुपालन वैचारिक ढांचे का प्रस्ताव करता है, ताकि फेल-ऑपरेशनल मजबूती सुनिश्चित की जा सके और डीप लर्निंग एवं फंक्शनल सेफ्टी मानकों के बीच के अंतर को पाटा जा सके।

Sven Kirchner, Nils Purschke, Chengdong Wu, Alois Knoll2026-01-28