🔥ACL 2026 SAC Highlight Oral 满分论文：CoQuIR 让代码检索器学会“挑好代码”

在检索增强的软件开发(RAG for Code)中，代码检索器负责从海量代码库中为查询找出最相关的实现，是辅助人类和大模型编程、调试的关键一环。

然而，长期以来的代码检索基准几乎都沿用了自然语言检索的老标准-只看功能相关性，即检索到的代码是否"答对了问题"。

可现实是：一段功能正确的代码，完全可能藏着微妙的 bug、过时的 API 或安全漏洞。

当这样的代码被检索出来并喂给下游的代码生成时，技术债和可被利用的漏洞就会被悄悄放大。

来自林雪平大学（Linköping University）、达姆施塔特工业大学（TU Darmstadt）、上海交通大学和阿里巴巴的研究者们给出了系统性的回答：CoQuIR，首个面向代码质量感知的大规模代码检索基准。该工作被 ACL 2026 接收为 Oral，并获得 SAC Highlight Award；同时，论文还获得了 Senior Area Chair 罕见的 10 分满分评价。

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