代码大模型 / AI 编程

MERA Code: A Unified Framework for Evaluating Code Generation Across Tasks

MERA Code: 一个统一的框架，用于评估跨任务的代码生成

Artem Chervyakov, Alexander Kharitonov, Pavel Zadorozhny, Adamenko Pavel, Rodion Levichev, Dmitrii Vorobev, Dmitrii Salikhov, Aidar Valeev, Alena Pestova, Maria Dziuba, Ilseyar Alimova, Artem Zavgorodnev, Aleksandr Medvedev, Stanislav Moiseev, Elena Bruches, Daniil Grebenkin, Roman Derunets, Vikulov Vladimir, Anton Emelyanov, Dmitrii Babaev, Vladimir V. Ivanov, Valentin Malykh, Alena Fenogenova

机构 * SberAI ； ITMO University（ITMO大学） ； MWS AI（MWS人工智能） ； T-Technologies ； Rostelecom ； Siberian Neuronets（西伯利亚神经网络） ； Skoltech ； Innopolis University（Innopolis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 MERA Code是一个新的评估框架，专门用于评估代码生成模型在俄语中的实际编程能力，通过11个任务和8种编程语言，提供开源工具和评分系统，以提升代码生成模型的评估标准。

A Semantic-based Optimization Approach for Repairing LLMs: Case Study on Code Generation

基于语义的优化方法用于修复大语言模型：代码生成的案例研究

Jian Gu, Aldeida Aleti, Chunyang Chen, Hongyu Zhang

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Chongqing University（重庆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出STAR方法，通过基于语义的优化修复大语言模型，提升代码生成的准确性和效率。

Comments 13 pages, 6 figure, 8 tables, camera-ready version

Chain of Unit-Physics: A Primitive-Centric Approach to Scientific Code Synthesis

单元物理链：一种以基础原理为中心的科学代码合成方法

Vansh Sharma, Venkat Raman

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出单元物理链框架，通过以基础原理为中心的多代理系统，有效解决科学代码生成中的可靠性问题，实现高精度和高效能的代码生成。

Teaching Language Models to Critique via Reinforcement Learning

通过强化学习教学语言模型进行批评

Zhihui Xie, Jie Chen, Liyu Chen, Weichao Mao, Jingjing Xu, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CTRL框架，通过强化学习训练批评模型以提升代码生成的准确性和性能，实现迭代改进和误差缓解。

PromptBridge: Cross-Model Prompt Transfer for Large Language Models

PromptBridge: 跨模型提示迁移用于大型语言模型

Yaxuan Wang, Quan Liu, Zhenting Wang, Zichao Li, Wei Wei, Yang Liu, Yujia Bao

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； Center for Advanced AI, Accenture（Accenture高级人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 PromptBridge通过跨模型提示迁移技术，解决模型切换时提示效果下降的问题，提升下游任务准确性并减少迁移成本。

Rendering-Aware Reinforcement Learning for Vector Graphics Generation

面向渲染的强化学习用于矢量图形生成

Juan A. Rodriguez, Haotian Zhang, Abhay Puri, Aarash Feizi, Rishav Pramanik, Pascal Wichmann, Arnab Mondal, Mohammad Reza Samsami, Rabiul Awal, Perouz Taslakian, Spandana Gella, Sai Rajeswar, David Vazquez, Christopher Pal, Marco Pedersoli

机构 * ServiceNow Research（ServiceNow研究机构） ； Mila ； ÉTS Montréal（蒙特利尔ÉTS） ； Polytechnique Montréal（蒙特利尔Polytechnique） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Apple（苹果公司） ； Google Research（谷歌研究） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RLRF方法，通过利用渲染反馈提升自回归VLMs中SVG生成的准确性和效率。

GraphIC: A Graph-Based In-Context Example Retrieval Model for Multi-Step Reasoning

GraphIC: 一种基于图的上下文示例检索模型用于多步推理

Jiale Fu, Yaqing Wang, Simeng Han, Jiaming Fan, Xu Yang

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

AI总结 GraphIC是一种基于图的上下文示例检索模型，通过推理意识的表示和专门相似性度量提升LLM在多步推理中的性能。

Towards Corpus-Grounded Agentic LLMs for Multilingual Grammatical Analysis

迈向基于语料库的代理LLM用于多语言语法分析

Matej Klemen, Tjaša Arčon, Luka Terčon, Marko Robnik-Šikonja, Kaja Dobrovoljc

机构 * University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science（卢布尔雅那大学计算机与信息科学学院） ； University of Ljubljana, Faculty of Arts（卢布尔雅那大学艺术学院） ； Jožef Stefan Institute（乔塞夫·斯塔芬研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出基于语料库的代理LLM框架，用于多语言语法分析，通过数据驱动推理提升语法探究的可解释性和扩展性。

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