代码大模型 / AI 编程

BigCodeArena: Unveiling More Reliable Human Preferences in Code Generation via Execution

BigCodeArena: 通过执行揭示更多可靠的代码生成人类偏好

Terry Yue Zhuo, Xiaolong Jin, Hange Liu, Juyong Jiang, Tianyang Liu, Chen Gong, Bhupesh Bishnoi, Vaisakhi Mishra, Marek Suppa, Noah Ziems, Saiteja Utpala, Ming Xu, Guangyu Song, Kaixin Li, Yuhan Cao, Bo Liu, Zheng Liu, Sabina Abdurakhmanova, Wenhao Yu, Mengzhao Jia, Jihan Yao, Kenneth Hamilton, Kumar Shridhar, Minh Chien Vu, Dingmin Wang, Jiawei Liu, Zijian Wang, Qian Liu, Binyuan Hui, Meg Risdal, Ahsen Khaliq, Atin Sood, Zhenchang Xing, Wasi Uddin Ahmad, John Grundy, David Lo, Banghua Zhu, Xiaoning Du, Torsten Scholak, Leandro von Werra

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； CSIRO’s Data61（CSIRO的数据61） ； Purdue University（普渡大学） ； Independent（独立） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； UVA（弗吉尼亚大学） ； CNRS, France（法国国家科学研究中心） ； IBM ； Cisco（思科） ； Comenius University in Bratislava（布拉提斯拉瓦康门纽斯大学） ； University of Notre Dame（Notre Dame大学） ； Uber ； Tano Labs（Tano实验室） ； NUS（国立大学新加坡） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Nevsky Collective（Nevsky集体） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Detomo Inc（Detomo公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Google（谷歌） ； NVIDIA ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究） ； Hugging Face 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 BigCodeArena通过执行揭示更多可靠的代码生成人类偏好，提出自动评分基准评估LLM编码质量。

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LOOPRAG: Enhancing Loop Transformation Optimization with Retrieval-Augmented Large Language Models

LOOPRAG：通过检索增强的大语言模型增强循环变换优化

Yijie Zhi, Yayu Cao, Jianhua Dai, Xiaoyang Han, Jingwen Pu, Qingran Wu, Sheng Cheng, Ming Cai

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Institute of Administration（浙江行政研究院） ； Beijing ShenZhou Aerospace Software Technology Ltd.（北京神舟航天软件技术有限公司） 纠错

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

AI总结 LOOPRAG通过检索增强大语言模型提升循环变换优化效率，实现代码生成的准确性和性能提升。

Comments Accepted to ASPLOS 2026

XTC, A Research Platform for Optimizing AI Workload Operators

XTC，一个用于优化AI工作负载操作符的研究平台

Pompougnac Hugo, Guillon Christophe, Noiry Sylvain, Dutilleul Alban, Iooss Guillaume, Rastello Fabrice

机构 * Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, Grenoble INP, LIG, 38000 Grenoble, France（格勒诺布尔阿尔卑斯大学、法国国家科学研究中心、法国国家信息与自动化技术研究所、格勒诺布尔INP、LIG实验室） 纠错

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

AI总结 XTC是一个用于优化AI工作负载操作符的研究平台，通过统一调度和性能评估框架，实现跨编译器的可移植实验和优化策略研究。

Automating Automotive Software Development: A Synergy of Generative AI and Model-Based Methods

自动化汽车软件开发：生成式AI与基于模型的方法的协同

Fengjunjie Pan, Yinglei Song, Long Wen, Nenad Petrovic, Krzysztof Lebioda, Alois Knoll

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

AI总结 本文提出结合生成式AI与基于模型的方法，自动化汽车软件开发，通过事件链描述生成软件组件并提升系统可靠性。