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💻 computer science

Fault Detection and Explainable Classification in Automotive HIL Validation via Denoising Autoencoders and In-Context Large Language Models

यह शोध पत्र ऑटोमोटिव HIL सत्यापन के लिए एक सामान्यीकरण योग्य और व्याख्यात्मक दो-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनसुपरवाइज्ड फॉल्ट डिटेक्शन के लिए एक डीनॉइजिंग ऑटोएनकोडर को विसंगतियों को वर्गीकृत करने और व्याख्या योग्य डायग्नोस्टिक रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए एक फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल के साथ जोड़ता है, जिससे लेबल किए गए फॉल्ट डेटा की आवश्यकता के बिना उच्च सटीकता प्राप्त होती है।

Mohammad Abboush, Hamza Ouarrad, Andreas Rausch2026-07-07
💻 computer science

Graph-Aware Fuzzing for Graph Database Management Systems

GRAF एक ब्लैक-बॉक्स फज़िंग फ्रेमवर्क है जो ग्राफ डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम्स के लिए है और जो मौजूदा परीक्षण विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए LLM-संचालित, ग्राफ-कॉन्टेक्स्ट-अवेयर क्वेरी जनरेशन और एक्जीक्यूशन-स्टेट-गाइडेड म्यूटेशन का लाभ उठाता है, जिससे अंततः काफी अधिक कोड कवरेज प्राप्त होता है और कई सिस्टम्स में दर्जनों पहले से अज्ञात बग्स की खोज की जाती है।

Yu Li, Qiang Hu, Yao Zhang, Junjie Wang, Hao Liu, Rui Wang, Yongqiang Lyu2026-07-07
🤖 AI

SkillFab: An Agent-Native Skill Production Platform

स्किलफैब (SkillFab) एक एजेंट-नेटिव प्लेटफॉर्म है जो मानवों, स्क्रिप्ट्स और एजेंटों के लिए गिट-एकीकृत वर्कफ़्लो और एकीकृत इंटरफेस के माध्यम से मांग-संचालित विकास जीवनचक्र को व्यवस्थित करके अपूर्ण क्षमताओं को समीक्षा योग्य, पुन: प्रयोज्य एजेंट स्किल्स में बदल देता है।

Anjie Xu, Yifeng Cai, Yi Li, Zixing Wang, Zhiyu Zhang, Jingfan Chen, Ruohan Xu, Leye Wang2026-07-07
💻 computer science

Inferring the Shape of Data Frames in R Programs using Abstract Interpretation

यह शोध पत्र एब्स्ट्रैक्ट इंटरप्रिटेशन पर आधारित एक नवीन स्टैटिक एनालिसिस प्रस्तुत करता है जो R प्रोग्रामों में कॉलम नामों और आयामों (dimensions) को ट्रैक करके डेटा फ्रेम्स के आकार का अनुमान लगाता है, और संभावित अमान्य डेटा एक्सेस का पता लगाने के लिए हजारों वास्तविक दुनिया के स्क्रिप्ट्स का विश्लेषण करने में इसकी सुदृढ़ता और व्यावहारिक उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।

Oliver Gerstl, Florian Sihler, Matthias Tichy2026-07-07
⚛️ quantum physics

QuTuner: Feature- and Learning-Guided Optimization Pass Tuning for Quantum Compilers

QuTuner एक फीचर- और लर्निंग-गाइडेड फ्रेमवर्क है जो स्थिर सर्किट संरचनाओं और व्यक्तिगत पासेस (passes) के प्रति गतिशील प्रतिक्रियाओं दोनों का लाभ उठाकर क्वांटम कंपाइलर अनुकूलन को बढ़ाता है, जिससे प्रभावी पास अनुक्रमों (pass sequences) को कुशलतापूर्वक प्राप्त करने और रैंक करने में मदद मिलती है, जो विभिन्न कंपाइलरों में मेट्रिक रिडक्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है और ट्यूनिंग समय को कम करता है।

Ming Zhong, Xiangyu Ren, Jinglei Cheng, Shaohua Li, Zhiding Liang2026-07-07
💻 computer science

TVR: Automotive System Requirement Traceability Validation and Recovery Through Retrieval-Augmented Generation

यह शोध पत्र TVR प्रस्तुत करता है, जो ऑटोमोटिव सॉफ्टवेयर विकास में स्टेकहोल्डर और सिस्टम आवश्यकताओं के बीच मौजूदा ट्रेसबिलिटी लिंक्स को मान्य करने और लुप्त लिंक्स को पुनः प्राप्त करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाने वाला एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) दृष्टिकोण है, जो औद्योगिक सेटिंग्स में उच्च सटीकता और व्यावहारिक प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।

Feifei Niu, Rongqi Pan, Lionel C. Briand, Hanyang Hu2026-07-03
💻 computer science

Automatically Enhancing the Quality of Android App Bug Reports

यह शोध पत्र BugScribe प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-संचालित दृष्टिकोण है जो उपयोगकर्ता के विवरण को एप्लिकेशन निष्पादन डेटा के साथ जोड़कर एंड्रॉइड ऐप बग रिपोर्टों को स्वचालित रूप से बेहतर बनाता है ताकि सटीक, पूर्ण और पुनरुत्पादनीय घटक उत्पन्न किए जा सकें, जो गुणवत्ता में मौजूदा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Antu Saha, Atish Kumar Dipongkor, Sam Bennett, Kevin Moran, Andrian Marcus, Oscar Chaparro2026-07-03
💻 computer science

Foundation Models as Oracles for Refactoring Correctness Detection

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फाउंडेशन मॉडल जावा प्रोग्रामों में रिफैक्टरिंग बग्स का पता लगाने के लिए अनुकूल, ज़ीरो-शॉट ओरेकल के रूप में प्रभावी ढंग से कार्य कर सकते हैं, जो विविध IDEs और रिफैक्टरिंग प्रकारों में उच्च सटीकता प्राप्त करते हुए पारंपरिक स्टैटिक और डायनेमिक विश्लेषण उपकरणों के पूरक के रूप में व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।

Rohit Gheyi, Rian Melo, Jonhnanthan Oliveira, Marcio Ribeiro, Baldoino Fonseca2026-07-03
💬 NLP

TokenScope: Token-Level Explainability and Interpretability for Code-Oriented Tasks in Large Language Models

TokenScope एक इंटरैक्टिव टूल है जिसे कोड-ओरिएंटेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की व्याख्यात्मकता (explainability) को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो जनरेशन के दौरान टोकन-स्तरीय मेट्रिक्स, अटेंशन पैटर्न और संरचनात्मक जानकारी को प्रदर्शित करता है, जिससे इंटरैक्टिव टोकन रिप्लेसमेंट और काउंटरफैक्चुअल ब्रांचिंग जैसी विशेषताओं के माध्यम से व्यवस्थित जांच सक्षम होती है।

Amirreza Esmaeili, Fatemeh Fard2026-07-03
💻 computer science

Benchmarking Code Improvement with Progressive, Adaptive, and Interactive Feedback

यह शोध पत्र PAIR-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक प्रगतिशील और अनुकूलन योग्य बेंचमार्क है जो केवल बाइनरी पास/फेल परिणामों पर निर्भर रहने के बजाय संरचित, बहु-स्तरीय फीडबैक के माध्यम से प्रोग्राम को परिष्कृत करने की उनकी क्षमता द्वारा बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की कोड सुधार क्षमताओं का मूल्यांकन करता है।

Cuong Chi Le, Aashish Yadavally, Minh Le-Anh, Tien N. Nguyen2026-07-03