代码大模型 / AI 编程

CosmoCore-Evo: Evolutionary Dream-Replay Reinforcement Learning for Adaptive Code Generation

CosmoCore-Evo: 基于进化梦回的强化学习用于自适应代码生成

Santhosh Kumar Ravindran

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

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

AI总结 CosmoCore-Evo通过进化算法提升代码生成的适应性和新颖性，实现更高性能和更快适应。

Comments 10 pages, 2 figures; Code for Simulation

Exploring the Security Threats of Retriever Backdoors in Retrieval-Augmented Code Generation

探索检索增强代码生成中Retriever后门的安全威胁

Tian Li, Bo Lin, Shangwen Wang, Yusong Tan

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

AI总结 本文研究了检索增强代码生成中Retriever后门攻击的严重威胁，通过开发VenomRACG攻击方法揭示了攻击者可通过注入少量代码操控检索器，导致模型生成脆弱代码。

How Do Agents Perform Code Optimization? An Empirical Study

代理如何执行代码优化？一项实证研究

Huiyun Peng, Antonio Zhong, Ricardo Andrés Calvo Méndez, Kelechi G. Kalu, James C. Davis

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文通过实证研究比较了AI和人类在性能优化提交中的表现，发现AI提交在性能验证方面较人类不足，但优化模式与人类相似。

Reflection-Driven Control for Trustworthy Code Agents

基于反射的可信代码代理控制

Bin Wang, Jiazheng Quan, Xingrui Yu, Hansen Hu, Yuhao, Ivor Tsang

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

AI总结 本文提出反射驱动控制方法，通过内部反思循环提升代码生成的安全性和合规性，实现自主、安全且可审计的AI代码代理。

Comments Accepted to AAAI 2026 Workshop on Trust and Control in Agentic AI (TrustAgent)

Accelerating Training Speed of Tiny Recursive Models with Curriculum Guided Adaptive Recursion

通过课程指导自适应递归加速小型递归模型的训练速度

Kaleem Ullah Qasim, Jiashu Zhang

机构 * School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University（计算机与人工智能学院，西南交通大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 CGAR通过课程指导自适应递归方法，提升小型递归模型训练效率，实现加速训练和保持模型质量。

Advancing Generative Artificial Intelligence and Large Language Models for Demand Side Management with Internet of Electric Vehicles

推动生成式人工智能和大语言模型在电动汽车互联网中的需求侧管理

Hanwen Zhang, Ruichen Zhang, Wei Zhang, Dusit Niyato, Yonggang Wen, Chunyan Miao

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

AI总结 本文提出利用生成式人工智能和大语言模型优化电动汽车互联网中的需求侧管理，通过检索增强生成提升能源效率和用户适应性。

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