Code2LoRA: Hypernetwork-Generated Adapters for Code Language Models under Software Evolution

Code2LoRA 试图把仓库知识注入参数，而不是把依赖、API、项目约定都塞进长上下文。Static 模式把单个仓库快照转成 adapter，Evo 模式用 GRU hidden state 随 code diff 更新 adapter 状态。RepoPeftBench 包含 604 个 Python 仓库，静态轨道 40K/12K train/test assertion-completion 任务，演化轨道 215K/87K commit-derived train/test 任务；静态版达到 63.8% cross-repo exact match，Evo 版相对 single shared LoRA 提升 5.2 个百分点。