代码大模型 / AI 编程

VisCoder: Fine-Tuning LLMs for Executable Python Visualization Code Generation

Yuansheng Ni, Ping Nie, Kai Zou, Xiang Yue, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

Evaluating SAP Joule for Code Generation

Joshua Heisler, Johannes Reisinger, Andreas Fischer

机构 * Faculty of Computer Science（计算机科学系） ； Deggendorf Institute of Technology（德格多夫技术学院） 纠错

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

MaintainCoder: Maintainable Code Generation Under Dynamic Requirements

Zhengren Wang, Rui Ling, Chufan Wang, Yongan Yu, Sizhe Wang, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Wentao Zhang

机构 * Center for Data Science（数据科学中心） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Center for LLM, Institute for Advanced Algorithms Research（大语言模型中心，先进算法研究所） 纠错

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

Comments NeurIPS 2025

Ocassionally Secure: A Comparative Analysis of Code Generation Assistants

Ran Elgedawy, Porter Dosch, John Sadik, Senjuti Dutta, Anuj Gautam, Konstantinos Georgiou, Farzin Gholamrezae, Fujiao Ji, Kyungchan Lim, Qian Liu, Scott Ruoti

机构 * OpenAI ； Google（谷歌） ； DeepSeek 纠错

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

Comments 12 pages, 2 figures

ChartMaster: Advancing Chart-to-Code Generation with Real-World Charts and Chart Similarity Reinforcement Learning

Wentao Tan, Qiong Cao, Chao Xue, Yibing Zhan, Changxing Ding, Xiaodong He

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； JD Future Academy（京东未来学院） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

An Exploratory Study on Fine-Tuning Large Language Models for Secure Code Generation

Junjie Li, Fazle Rabbi, Cheng Cheng, Aseem Sangalay, Yuan Tian, Jinqiu Yang

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

Comments 37 pages, 8 figures

Text-to-Code Generation for Modular Building Layouts in Building Information Modeling

Yinyi Wei, Xiao Li

专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)

Comments Accepted at NeurIPS 2025 Main Track

Memory Transfer Planning: LLM-driven Context-Aware Code Adaptation for Robot Manipulation

Tomoyuki Kagaya, Subramanian Lakshmi, Yuxuan Lou, Thong Jing Yuan, Jayashree Karlekar, Sugiri Pranata, Natsuki Murakami, Akira Kinose, Yang You

机构 * Panasonic Connect Co., Ltd.（松下电器（控股）公司） ； Panasonic R&D Center（松下研发中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

MAS$^2$: Self-Generative, Self-Configuring, Self-Rectifying Multi-Agent Systems

Kun Wang, Guibin Zhang, ManKit Ye, Xinyu Deng, Dongxia Wang, Xiaobin Hu, Jinyang Guo, Yang Liu, Yufei Guo

机构 * NTU（国立新加坡大学） ； NUS（国立大学） ； USTC（中国科学技术大学） ； ZJU（浙江大学） ； BUAA（北京航空航天大学） ； PKU（北京大学） 纠错

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

PAT-Agent: Autoformalization for Model Checking

Xinyue Zuo, Yifan Zhang, Hongshu Wang, Yufan Cai, Zhe Hou, Jing Sun, Jin Song Dong

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

Comments Accepted in ASE 2025 (International Conference on Automated Software Engineering)

How are Scientific Concepts Birthed? Typing Rules of Concept Formation in Theoretical Physics Reasoning

Omar Aguilar, Anthony Aguirre

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)；分类 cs.AI

Comments 28 pages, 2 figures

Documentation Retrieval Improves Planning Language Generation

Renxiang Wang, Li Zhang

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

Comments 12 pages, 14 figures, 1 table