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NALA_MAINZ at BLP-2025 Task 2: A Multi-agent Approach for Bangla Instruction to Python Code Generation

NALA_MAINZ 在 BLP-2025 任务 2 中的多智能体方法：用于孟加拉语指令到 Python 代码生成

Hossain Shaikh Saadi, Faria Alam, Mario Sanz-Guerrero, Minh Duc Bui, Manuel Mager, Katharina von der Wense

机构 * Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨雅各布·冯·蒂泽大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(title,abstract)；multi-agent(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.SE

AI总结 本文提出了一种基于多智能体的框架，通过生成和调试代理协同工作，实现从孟加拉语指令到 Python 代码的高效生成，并在 BLP-2025 任务中取得优异成绩。

Comments BLP 2025 Shared Task 2 - Code Generation in Bangla

AutoBackdoor: Automating Backdoor Attacks via LLM Agents

AutoBackdoor: 通过LLM代理自动化后门攻击

Yige Li, Zhe Li, Wei Zhao, Nay Myat Min, Hanxun Huang, Xingjun Ma, Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：agent(abstract)；AI agent(abstract)；autonomous agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AutoBackdoor通过LLM代理自动化后门攻击，实现高效触发器生成和毒化数据构建，验证了对抗防御的脆弱性。

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