代码大模型 / AI 编程

Long-Horizon Visual Imitation Learning via Plan and Code Reflection

通过计划与代码反思实现长 horizon 视觉模仿学习

Quan Chen, Chenrui Shi, Qi Chen, Yuwei Wu, Zhi Gao, Xintong Zhang, Rui Gao, Kun Wu, Yunde Jia

机构 * Beijing Key Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology, China（北京智能信息科技重点实验室，计算机科学与技术学院，北京理工大学，中国） ； Guangdong Laboratory of Machine Perception and Intelligent Computing, Shenzhen MSU-BIT University, China（广东机器感知与智能计算实验室，深圳MSU-BIT大学，中国） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics, China（北京人形机器人创新中心，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出通过计划与代码反思模块提升长 horizon 视觉模仿学习性能，引入 LongVILBench 基准验证方法有效性。

Comments 9 pages, 4 figures

Identifying and Mitigating API Misuse in Large Language Models

识别和缓解大语言模型中的API误用

Terry Yue Zhuo, Junda He, Jiamou Sun, Zhenchang Xing, David Lo, John Grundy, Xiaoning Du

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出Dr.Fix方法，通过分类法指导LLM自动修复生成代码中的API误用问题，提升修复精度。

Comments Accepted at IEEE Transactions on Software Engineering (TSE)