代码大模型 / AI 编程

LLM-Empowered Event-Chain Driven Code Generation for ADAS in SDV systems

基于大语言模型的事件链驱动的ADAS代码生成方法

Nenad Petrovic, Norbert Kroth, Axel Torschmied, Yinglei Song, Fengjunjie Pan, Vahid Zolfaghari, Nils Purschke, Sven Kirchner, Chengdong Wu, Andre Schamschurko, Yi Zhang, Alois Knoll

机构 * Federal Ministry of Research, Technology and Space of Germany（德国联邦研究、技术和空间部） 纠错

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

AI总结 本文提出基于事件链驱动和大语言模型的ADAS代码生成方法，通过RAG层提高代码生成的准确性和一致性，无需重新训练大语言模型。

Accelerated Execution of Bayesian Neural Networks using a Single Probabilistic Forward Pass and Code Generation

利用单次概率前向传递和代码生成加速贝叶斯神经网络

Bernhard Klein, Falk Selker, Hendrik Borras, Sophie Steger, Franz Pernkopf, Holger Fröning

机构 * Heidelberg University（海德堡大学） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于概率前向传递和代码生成的方法，显著提升贝叶斯神经网络在嵌入式系统中的计算效率和部署性能。

Chart2Code-MoLA: Efficient Multi-Modal Code Generation via Adaptive Expert Routing

Chart2Code-MoLA: 通过自适应专家路由实现高效的多模态代码生成

Yifei Wang, Jacky Keung, Zhenyu Mao, Jingyu Zhang, Yuchen Cao

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

AI总结 Chart2Code-MoLA通过自适应专家路由实现高效多模态代码生成，提升生成准确性、降低内存消耗并加速收敛。

Functional Program Synthesis with Higher-Order Functions and Recursion Schemes

基于高阶函数和递归方案的功能程序合成

Matheus Campos Fernandes

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title,abstract)

AI总结 本文提出两种新型GP算法HOTGP和Origami，用于高效合成纯、带类型和功能的程序，其中HOTGP支持高阶函数和参数多态性，Origami通过递归方案处理循环和递归，且在多个基准测试中表现出色。

Comments Doctoral thesis

ORION: Teaching Language Models to Reason Efficiently in the Language of Thought

ORION：教语言模型以高效的方式在思维语言中推理

Kumar Tanmay, Kriti Aggarwal, Paul Pu Liang, Subhabrata Mukherjee

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Hippocratic AI（希波克拉底AI） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 ORION通过SLPO优化实现高效压缩推理，提升推理效率和准确性，同时保持高精度。

AutoPatch: Multi-Agent Framework for Patching Real-World CVE Vulnerabilities

AutoPatch：多智能体框架用于修补现实世界中的CVE漏洞

Minjae Seo, Wonwoo Choi, Myoungsung You, Seungwon Shin

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 AutoPatch通过多智能体框架高效修补LLM生成代码中的CVE漏洞，实现高准确率和低成本的漏洞修复

Comments 19 pages, double column, 9 figures. Under submission