代码大模型 / AI 编程

CodeARC: Benchmarking Reasoning Capabilities of LLM Agents for Inductive Program Synthesis

Anjiang Wei, Tarun Suresh, Jiannan Cao, Naveen Kannan, Yuheng Wu, Kai Yan, Thiago S. F. X. Teixeira, Ke Wang, Alex Aiken

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； MIT（麻省理工学院） ； Intel（英特尔） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

Code-as-Symbolic-Planner: Foundation Model-Based Robot Planning via Symbolic Code Generation

Yongchao Chen, Yilun Hao, Yang Zhang, Chuchu Fan

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments 7 pages, 7 figures, 3 tables

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'2025)

What Builds Effective In-Context Examples for Code Generation?

Dongze Li, Songqiang Chen, Jialun Cao, Shing-Chi Cheung

专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)；分类 cs.SE

Temporal Self-Rewarding Language Models: Decoupling Chosen-Rejected via Past-Future

Yidong Wang, Xin Wang, Cunxiang Wang, Junfeng Fang, Qiufeng Wang, Jianing Chu, Xuran Meng, Shuxun Yang, Libo Qin, Yue Zhang, Wei Ye, Shikun Zhang

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments 12 pages, 5 figures

Impact-driven Context Filtering For Cross-file Code Completion

Yanzhou Li, Shangqing Liu, Kangjie Chen, Tianwei Zhang, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

Optimizing Prompt Sequences using Monte Carlo Tree Search for LLM-Based Optimization

Fei Xu Yu, Gina Adam, Nathaniel D. Bastian, Tian Lan

机构 * The George Washington University（乔治·华盛顿大学） ； United States Military Academy（美国军事学院） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.LG

Non-programmers Assessing AI-Generated Code: A Case Study of Business Users Analyzing Data

Yuvraj Virk, Dongyu Liu

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

Comments Accepted by VL/HCC 2025

OpenCodeInstruct: A Large-scale Instruction Tuning Dataset for Code LLMs

Wasi Uddin Ahmad, Aleksander Ficek, Mehrzad Samadi, Jocelyn Huang, Vahid Noroozi, Somshubra Majumdar, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA Santa Clara, CA 95051, USA（NVIDIA圣克拉拉分校） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL

Comments Work in progress

eSASRec: Enhancing Transformer-based Recommendations in a Modular Fashion

Daria Tikhonovich, Nikita Zelinskiy, Aleksandr V. Petrov, Mayya Spirina, Andrei Semenov, Andrey V. Savchenko, Sergei Kuliev

机构 * Institute for Clarity in Documentation（文档清晰研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（巴黎-罗克琴库特研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Sber AI Lab（Sber人工智能实验室） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

Comments Accepted at ACM RecSys 2025