代码大模型 / AI 编程

Model-Driven Quantum Code Generation Using Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation

基于大语言模型和检索增强生成的模型驱动量子代码生成

Nazanin Siavash, Armin Moin

机构 * Department of Computer Science University of Colorado Colorado Springs (UCCS)（计算机科学系 佛罗里达大学科罗拉多州春分校） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型和检索增强生成技术，通过UML模型生成量子代码，提升量子计算代码的准确性和一致性。

Comments This paper is accepted to the New Ideas and Emerging Results (NIER) track of the ACM/IEEE 28th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS)

Generative Fuzzy System for Sequence Generation

生成模糊系统用于序列生成

Hailong Yang, Zhaohong Deng, Wei Zhang, Zhuangzhuang Zhao, Guanjin Wang, Kup-sze Choi

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

AI总结 本文提出了一种结合数据与知识驱动机制的生成模糊系统框架GenFS，用于提升序列生成任务的准确性和流畅性。

Comments 12 pages, 5 figures

Think in Parallel, Answer as One: Logit Averaging for Open-Ended Reasoning

并行思考，一答为终：用于开放性推理的Logit平均

Haonan Wang, Chao Du, Kenji Kawaguchi, Tianyu Pang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sea AI Lab（Sea AI实验室） 纠错

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

AI总结 ThinkMerge通过并行推理轨迹的logit平均提升开放式推理性能，适用于代码生成和网络深度研究等任务。

Enhancing Automated Paper Reproduction via Prompt-Free Collaborative Agents

通过无提示协作代理增强自动论文复现

Zijie Lin, Qilin Cai, Liang Shen, Mingjun Xiao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无提示协作代理框架，通过验证和细化代理提升论文到代码生成的准确性和完整性，实验显示性能提升约15%和13%。

SpecPV: Improving Self-Speculative Decoding for Long-Context Generation via Partial Verification

SpecPV：通过部分验证改进长上下文生成的自我推测解码

Zhendong Tan, Xingjun Zhang, Chaoyi Hu, Junjie Peng, Kun Xia

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（计算机科学与技术学院，西安交通大学，西安，中国） 纠错

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

AI总结 SpecPV通过部分验证和周期性完整验证提升长上下文生成效率，实现6倍解码加速