12:06
arXiv: DeepSeek@Haitham Al-Shami, Rohail Malik, Riku Ala-Laurinaho, Jari Vepsäläinen, Raine Viitala
推荐理由：这篇论文提出一个好方法：用知识图谱加小模型自动修SysML v2语义错误，修复率飙到91%，相比传统编译器管不了语义错误，这招很实用。
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6月23日
12:06
本文提出一个人机协作框架，自动识别并修复SysML v2模型中的语义错误。框架结合微调的小语言模型（SLM）与领域知识图谱，其中知识图谱编码系统元素间的物理兼容性规则。通过系统引入领域违规，知识图谱指导生成合成训练数据，并在推理时增强模型以提供符合工程约束的修复建议。在车辆系统领域，对Qwen2.5-Coder-1.5B和DeepSeek-Coder-6.7B进行微调，输出统一diff补丁来定位故障并呈现候选修复。在1184个测试样本上，微调将语义故障修复率从低于3%提升至超过91%，且补丁输出减少令牌长度超过60%。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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5月14日
13:26
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arXiv cs.LG@S. Akshay, Chaitanya Garg, Ashutosh Gupta, Kuldeep S. Meel, Ajinkya Naik
精选
推荐理由：安全关键AI系统（如自动驾驶、医疗诊断）的开发者需要量化模型对输入扰动的鲁棒性，XCount提供了一种高效且可扩展的敏感性分析工具，值得关注。