代码大模型 / AI 编程

A Hybrid Approach for EMF Code Generation:Code Templates Meet Large Language Models

一种混合方法用于EMF代码生成：代码模板与大型语言模型的结合

Xiao He, Ru Chen, Zeqing Zhang, Yanling Wang, Qiuyan Dong

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

AI总结 本文提出iEcoreGen，结合EMF和LLM，通过模板生成初始代码并利用LLM完善方法，提升代码生成效率与准确性。

When Forgetting Builds Reliability: LLM Unlearning for Reliable Hardware Code Generation

当遗忘构建可靠性：用于可靠硬件代码生成的LLM去学习

Yiwen Liang, Qiufeng Li, Shikai Wang, Weidong Cao

机构 * Department of ECE, The George Washington University（电子工程系，乔治·华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种针对LLM硬件代码生成的去学习框架，通过语法保持策略和细粒度损失机制有效去除不良知识，提升代码生成的可靠性。

Designing LLM-based Multi-Agent Systems for Software Engineering Tasks: Quality Attributes, Design Patterns and Rationale

设计基于大语言模型的多智能体系统用于软件工程任务：质量属性、设计模式与理由

Yangxiao Cai, Ruiyin Li, Peng Liang, Mojtaba Shahin, Zengyang Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工学院计算技术学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央师范大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体系统在软件工程任务中的设计，发现代码生成是最常见任务，功能性适应性是主要关注的质量属性，基于角色的合作是最常用的设计模式，提高生成代码质量是主要设计动机。

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