代码大模型 / AI 编程

Leveraging Test Driven Development with Large Language Models for Reliable and Verifiable Spreadsheet Code Generation: A Research Framework

利用大型语言模型进行测试驱动开发以实现可靠且可验证的电子表格代码生成：一种研究框架

Simon Thorne, Advait Sarkar

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

AI总结 本文提出一种结合测试驱动开发与大型语言模型的框架，以提高电子表格代码生成的可靠性与准确性。

Comments 16 pages

Journal ref Proceedings of the EuSpRIG 2025 Conference "Spreadsheet Productivity & Risks" ISBN : 978-1-905404-60-5

Bring Your Own KG: Self-Supervised Program Synthesis for Zero-Shot KGQA

自带知识图谱：零样本知识图谱问答的自监督程序合成

Dhruv Agarwal, Rajarshi Das, Sopan Khosla, Rashmi Gangadharaiah

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 BYOKG通过自监督程序合成实现零样本知识图谱问答，利用探索机制和LLM生成查询程序，提升问答准确率。

Even with AI, Bijection Discovery is Still Hard: The Opportunities and Challenges of OpenEvolve for Novel Bijection Construction

即使有AI，双射发现仍然困难：OpenEvolve在新型双射构造中的机遇与挑战

Davis Brown, Jesse He, Helen Jenne, Henry Kvinge, Max Vargas

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

AI总结 本文探讨了OpenEvolve在双射构造中的应用，发现尽管AI有潜力，但寻找新颖双射仍具挑战性，需人类数学家参与。

Comments 16 pages, 3 figures. This is an extended abstract submitted to FPSAC 2026

Context-Aware Visual Prompting: Automating Geospatial Web Dashboards with Large Language Models and Agent Self-Validation for Decision Support

基于上下文的视觉提示：利用大语言模型和代理自我验证自动化地理空间网络看板

Haowen Xu, Jose Tupayachi, Xiao-Ying Yu

机构 * Computational Urban Sciences Group, Oak Ridge National Laboratory（计算城市科学组，橡树岭国家实验室） ； Materials Science and Technology Division, Oak Ridge National Laboratory（材料科学与技术 division，橡树岭国家实验室） ； Industrial and Systems Engineering, The University of Tennessee, Knoxville（工业与系统工程，田纳西大学， Knoxville） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大语言模型和代理自我验证的地理空间看板自动化框架，通过上下文感知视觉提示提升风险分析和决策支持的可视化能力。