代码大模型 / AI 编程

UCoder: Unsupervised Code Generation by Internal Probing of Large Language Models

UCoder: 通过大型语言模型的内部探测实现无监督代码生成

Jiajun Wu, Jian Yang, Wei Zhang, Lin Jing, Yuqing Ma, Ensheng Shi, Yuchi Ma, Zhoujun Li, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 UCoder通过内部探测大型语言模型实现无监督代码生成，利用自一致性机制和表示质量估计训练，减少对标记数据的依赖，提升资源受限场景下的代码生成能力。

A Solver-in-the-Loop Framework for Improving LLMs on Answer Set Programming for Logic Puzzle Solving

一种用于改进逻辑谜题求解的LLM在Answer Set Programming中的求解器循环框架

Timo Pierre Schrader, Lukas Lange, Tobias Kaminski, Simon Razniewski, Annemarie Friedrich

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

AI总结 本文提出了一种求解器循环框架，通过引导求解器进行指令微调，提升LLM在Answer Set Programming中生成逻辑谜题解答的性能。

Comments 15 pages, 7 figures, accepted at AAAI'26

Basis Selection: Low-Rank Decomposition of Pretrained Large Language Models for Target Applications

基底选择：为特定应用预训练大语言模型的低秩分解

Yang Li, Daniel Agyei Asante, Changsheng Zhao, Ernie Chang, Yangyang Shi, Vikas Chandra

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 本文提出了一种针对特定应用的LLM低秩分解方法，通过识别并去除冗余部分，有效压缩模型大小并保持性能。

Comments Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025