代码大模型 / AI 编程

CATCODER: Repository-Level Code Generation with Relevant Code and Type Context

CATCODER: 基于相关代码和类型上下文的仓库级代码生成

Zhiyuan Pan, Xing Hu, Xin Xia, Xiaohu Yang

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） 纠错

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

AI总结 CatCoder通过整合相关代码和类型上下文，提升仓库级代码生成的性能和可扩展性。

Comments Revised and extended version; To be published in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology

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

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