代码大模型 / AI 编程

CodeIF-Bench: Evaluating Instruction-Following Capabilities of Large Language Models in Interactive Code Generation

CodeIF-Bench: 评估大型语言模型在交互式代码生成中的指令遵循能力

Peiding Wang, Li Zhang, Fang Liu, Lin Shi, Minxiao Li, Bo Shen, An Fu

机构 * School of Computer Science & Engineering, State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment, Beihang University（计算机科学与工程学院、复杂与关键软件环境国家重点实验室、北京航空航天大学） ； School of Software, Beihang University（软件学院、北京航空航天大学） ； Huawei Cloud Computing Technologies Co., Ltd. China（华为云计算技术有限公司） 纠错

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

AI总结 CodeIF-Bench通过九种可验证指令评估LLMs在多轮交互中的指令遵循能力，揭示了上下文管理对性能的影响。

From Code to Correctness: Closing the Last Mile of Code Generation with Hierarchical Debugging

从代码到正确性：通过分层调试关闭代码生成的最后一公里

Yuling Shi, Songsong Wang, Chengcheng Wan, Min Wang, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MGDebugger，一种分层调试器，通过多粒度分析提升代码生成的准确性与修复效率。

Comments Accepted to ICSE 2026. Code and data available at https://github.com/YerbaPage/MGDebugger

Secure-Instruct: An Automated Pipeline for Synthesizing Instruction-Tuning Datasets Using LLMs for Secure Code Generation

Secure-Instruct: 一种利用LLM合成指令微调数据集的自动化流程，用于安全代码生成

Junjie Li, Fazle Rabbi, Bo Yang, Song Wang, Jinqiu Yang

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

AI总结 Secure-Instruct通过自动化合成安全代码示例和指令微调LLM，提升代码生成的安全性和功能性正确性。

SLMFix: Leveraging Small Language Models for Error Fixing with Reinforcement Learning

SLMFix：利用小型语言模型通过强化学习进行错误修复

David Jiahao Fu, Aryan Gupta, Aaron Councilman, David Grove, Yu-Xiong Wang, Vikram Adve

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；program repair(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI、cs.PL

AI总结 SLMFix通过强化学习微调小型语言模型，有效修复LLMs生成代码的语法错误，提升领域特定语言代码质量，优于传统微调方法。

Tapas Are Free! Training-Free Adaptation of Programmatic Agents via LLM-Guided Program Synthesis in Dynamic Environments

Tapas Are Free! 通过LLM引导的程序合成实现动态环境下的免训练程序代理适应

Jinwei Hu, Yi Dong, Youcheng Sun, Xiaowei Huang

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title)

AI总结 TAPA通过LLM引导的程序合成，在动态环境中实现免训练的程序代理适应，提升网络安全和群体智能任务的性能与可靠性。

Comments Extended version of the paper accepted at AAAI-26 Oral to comply with the AAAI camera-ready requirements with minor revisions

DataSage: Multi-agent Collaboration for Insight Discovery with External Knowledge Retrieval, Multi-role Debating, and Multi-path Reasoning

DataSage: 基于外部知识检索、多角色辩论和多路径推理的多智能体协作以实现洞察发现

Xiaochuan Liu, Yuanfeng Song, Xiaoming Yin, Xing Chen

机构 * ByteDance, China（字节跳动） 纠错

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

AI总结 DataSage通过多智能体协作、外部知识检索和多路径推理，提升数据洞察发现的准确性和深度。

Next-Generation Database Interfaces: A Survey of LLM-based Text-to-SQL

下一代数据库接口：基于大语言模型的文本到SQL调研

Zijin Hong, Zheng Yuan, Qinggang Zhang, Hao Chen, Junnan Dong, Feiran Huang, Xiao Huang

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Faculty of Data Science, City University of Macau（澳门城市大学数据科学学院） ； College of Cyber Security, Jinan University（暨南大学网络安全学院） 纠错

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

AI总结 本文调研了基于大语言模型的文本到SQL方法，分析了技术挑战、数据集、指标及最新进展，并讨论了未来研究方向。

Comments Accepted to IEEE TKDE2025

LLMs' Reshaping of People, Processes, Products, and Society in Software Development: A Comprehensive Exploration with Early Adopters

大型语言模型对软件开发中人、过程、产品和社会的重塑：与早期采用者的综合探索

Benyamin Tabarsi, Heidi Reichert, Sam Gilson, Ally Limke, Sandeep Kuttal, Tiffany Barnes

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 本文通过访谈早期采用者，探讨LLMs对软件开发中人、过程、产品和社会的影响，揭示其在不同阶段的应用差异及对开发者技能的新要求。

Synthesizing Visual Concepts as Vision-Language Programs

合成视觉概念作为视觉-语言程序

Antonia Wüst, Wolfgang Stammer, Hikaru Shindo, Lukas Helff, Devendra Singh Dhami, Kristian Kersting

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

AI总结 本研究提出视觉-语言程序（VLP），结合视觉模型的感知灵活性与程序合成的系统推理能力，通过生成结构化视觉描述并编译成神经符号程序，提升复杂逻辑推理任务的性能。

VecIntrinBench: Benchmarking Cross-Architecture Intrinsic Code Migration for RISC-V Vector

VecIntrinBench: 跨架构内在代码迁移的RISC-V向量基准测试

Liutong Han, Chu Kang, Mingjie Xing, Yanjun Wu

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

AI总结 VecIntrinBench是首个评估RISC-V向量扩展内在代码迁移能力的基准，包含50个函数级任务，通过标量、RVV、Arm Neon和x86内在函数进行测试，揭示LLM在代码迁移中的表现及优化方向。

Comments 5 pages, 7 figures

Toward Trustworthy Difficulty Assessments: Large Language Models as Judges in Programming and Synthetic Tasks

迈向可信的难度评估：大型语言模型作为编程和合成任务的裁判

H. M. Shadman Tabib, Jaber Ahmed Deedar

机构 * Department of Computer Science, Bangladesh University of Engineering and Technology（计算机科学系，孟加拉国工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在评估编程问题难度时的可靠性，发现LightGBM在准确性上显著优于GPT-4o，揭示了模型在处理数字约束方面的不足。

A Multimodal Conversational Agent for Tabular Data Analysis

面向表格数据分析的多模态对话代理

Mohammad Nour Al Awad, Sergey Ivanov, Olga Tikhonova, Ivan Khodnenko

机构 * ITMO University（ITMO大学） 纠错

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

AI总结 Talk2Data是一种多模态对话代理，通过语音和文本交互实现表格数据分析，结合LLM、ASR、代码生成和TTS技术，提供多轮对话和可验证计算。

Comments \c{opyright} 2025 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses

Training Emergent Joint Associations: A Reinforcement Learning Approach to Creative Thinking in Language Models

训练涌现的联合关联：一种基于强化学习的创造性思维方法用于语言模型

Mukul Singh, Ananya Singha, Aishni Parab, Pronita Mehrotra, Sumit Gulwani

机构 * Microsoft, USA（微软公司） ； Microsoft, India（微软公司） ； University of California, Los Angeles, USA（加州大学洛杉矶分校） ； MindAntix 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于强化学习的框架，通过增强语言模型的关联性思维能力，提升其在故事创作、代码生成和数据可视化等任务中的原创性和灵活性。

Datacenters in the Desert: Feasibility and Sustainability of LLM Inference in the Middle East

沙漠中的数据中心：中东地区大型语言模型推理的可行性与可持续性

Lara Hassan, Mohamed ElZeftawy, Abdulrahman Mahmoud

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； MBZUAI（马斯克大学人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究了在中东沙漠地区部署大型语言模型推理数据中心的可行性与可持续性，通过实证分析能耗和碳足迹，评估不同地理区域的气候意识AI部署策略。

Comments 3 pages, 1 figure

Journal ref DCEE-2025@ISCA-2025

Comparative Analysis of the Code Generated by Popular Large Language Models (LLMs) for MISRA C++ Compliance

对流行大语言模型生成的代码在MISRA C++合规性方面的比较分析

Malik Muhammad Umer

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

AI总结 本文比较了多种大语言模型生成的C++代码在MISRA C++合规性上的表现，发现ChatGPT在合规性上表现最佳，而其他模型存在不同程度的违规问题。

Journal ref in IEEE Access, vol. 13, pp. 194815-194831, 2025