代码大模型 / AI 编程

Casting a SPELL: Sentence Pairing Exploration for LLM Limitation-breaking

为LLM突破限制而探索句子配对：恶意代码生成的测试框架

Yifan Huang, Xiaojun Jia, Wenbo Guo, Yuqiang Sun, Yihao Huang, Chong Wang, Yang Liu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） 纠错

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

AI总结 SPELL框架通过智能句子配对探索LLM在恶意代码生成中的安全漏洞，有效提升对抗测试效果。

Comments Accepted to FSE 2026

Defining Cost Function of Steganography with Large Language Models

利用大语言模型定义隐写术的成本函数

Hanzhou Wu, Yige Wang

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)

AI总结 本文利用大语言模型提出隐写术成本函数的定义方法，通过两阶段策略结合程序合成与进化搜索，设计出更高效的隐写术成本函数。

Comments Some minor typo errors are corrected, https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=IdiF7M0AAAAJ

Journal ref IS&T Electronic Imaging, Media Watermarking, Security, and Forensics (2026)

Artificial or Just Artful? Do LLMs Bend the Rules in Programming?

人工还是艺术？LLMs在编程中是否会打破规则？

Oussama Ben Sghaier, Kevin Delcourt, Houari Sahraoui

专题命中 测试生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文研究了LLMs在不同提示条件下如何调整代码生成策略，发现测试可见性显著影响性能，测试驱动的细化成为主要适应策略。

Input-Adaptive Visual Preprocessing for Efficient Fast Vision-Language Model Inference

面向高效视觉语言模型推理的输入自适应视觉预处理

Putu Indah Githa Cahyani, Komang David Dananjaya Suartana, Novanto Yudistira

机构 * Faculty of Computer Science, University of Brawijaya（计算机科学学院，布拉维亚大学） 纠错

专题命中 测试生成 ：repository(abstract)

AI总结 本研究提出一种自适应视觉预处理方法，通过动态调整输入分辨率和空间覆盖，显著提升视觉语言模型的推理效率。

NotSoTiny: A Large, Living Benchmark for RTL Code Generation

NotSoTiny: 一个大规模、活体的RTL代码生成基准

Razine Moundir Ghorab, Emanuele Parisi, Cristian Gutierrez, Miquel Alberti-Binimelis, Miquel Moreto, Dario Garcia-Gasulla, Gokcen Kestor

机构 * Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心） ； Universitat Politecnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 NotSoTiny是一个大规模、活体的RTL代码生成基准，通过评估LLM生成结构丰富且具有上下文意识的RTL代码的能力，以克服当前LLM在硬件设计中的限制并推动技术发展。

Comments 9 pages, 5 figures

SA-DiffuSeq: Addressing Computational and Scalability Challenges in Long-Document Generation with Sparse Attention

SA-DiffuSeq：通过稀疏注意力解决长文档生成中的计算和可扩展性挑战

Alexandros Christoforos, Chadbourne Davis

专题命中 仓库级理解 ：code generation(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 SA-DiffuSeq通过稀疏注意力机制提升长文档生成的效率和可扩展性，有效降低计算成本并增强生成质量。

Comments Under submission

WGLE:Backdoor-free and Multi-bit Black-box Watermarking for Graph Neural Networks

WGLE:无后门且多比特的图神经网络黑盒水印技术

Tingzhi Li, Xuefeng Liu, Jing Lei, Xingang Zhang

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 WGLE是一种无需后门的图神经网络黑盒水印技术，通过边上的分层距离差实现多比特水印嵌入，实现高准确率的所有权验证。

When Energy and Information Revolutions Meet 2D Janus

当能源革命与信息革命交汇于二维Janus材料

Long Zhang, Ziqi Ren, Li Sun, Yihua Gao, Deli Wang, Junjie He, Guoying Gao

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文综述了二维Janus材料的理论预测、实验制备及调节策略，探讨其在光学、催化、压电性等领域的应用及挑战，旨在推动其在能源和信息领域的进一步发展。

Comments 126 pages, 21 figures, and 7 tables

Journal ref Applied Physics Reviews, 2025, 12, 041329