代码大模型 / AI 编程

Correctness-Guaranteed Code Generation via Constrained Decoding

Lingxiao Li, Salar Rahili, Yiwei Zhao

机构 * Netflix 纠错

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

Comments Published at COLM 2025

MeshCoder: LLM-Powered Structured Mesh Code Generation from Point Clouds

Bingquan Dai, Li Ray Luo, Qihong Tang, Jie Wang, Xinyu Lian, Hao Xu, Minghan Qin, Xudong Xu, Bo Dai, Haoqian Wang, Zhaoyang Lyu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； AI Thrust, HKUST(GZ)（AI thrust, 香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(title)

Using LLMs and Essence to Support Software Practice Adoption

Sonia Nicoletti, Paolo Ciancarini

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

The next question after Turing's question: Introducing the Grow-AI test

Alexandru Tugui

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

Comments 9th International Conference on Inventive Systems and Control ICISC 2025

From Benchmark Data To Applicable Program Repair: An Experience Report

Mahinthan Chandramohan, Jovan Jancic, Yuntong Zhang, Padmanabhan Krishnan

机构 * National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Oracle Labs Brisbane, Australia（Oracle布里斯班实验室） 纠错

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

ASIC-Agent: An Autonomous Multi-Agent System for ASIC Design with Benchmark Evaluation

Ahmed Allam, Youssef Mansour, Mohamed Shalan

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

Comments 2025 IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD)

AutoVerus: Automated Proof Generation for Rust Code

Chenyuan Yang, Xuheng Li, Md Rakib Hossain Misu, Jianan Yao, Weidong Cui, Yeyun Gong, Chris Hawblitzel, Shuvendu Lahiri, Jacob R. Lorch, Shuai Lu, Fan Yang, Ziqiao Zhou, Shan Lu

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California Irvine（加州大学尔湾分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

Comments OOPSLA 2025

Measuring the effectiveness of code review comments in GitHub repositories: A machine learning approach

Shadikur Rahman, Umme Ayman Koana, Hasibul Karim Shanto, Mahmuda Akter, Chitra Roy, Aras M. Ismael

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.SE