代码大模型 / AI 编程

AgenticTCAD: A LLM-based Multi-Agent Framework for Automated TCAD Code Generation and Device Optimization

AgenticTCAD: 基于LLM的多智能体框架用于自动TCAD代码生成与器件优化

Guangxi Fan, Tianliang Ma, Xuguang Sun, Xun Wang, Kain Lu Low, Leilai Shao

机构 * State Key Laboratory of Micro-nano Engineering Science（微纳工程科学国家重点实验室） ； Micro-nano Engineering Sciences Research Center（微纳工程科学研究中心） ； School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 AgenticTCAD通过基于LLM的多智能体框架实现自动TCAD代码生成与器件优化，显著提升设计效率。

Comments Accepted by DATE 2026

Hybrid Distillation with CoT Guidance for Edge-Drone Control Code Generation

混合指导的蒸馏用于边缘-无人机控制代码生成

Yizhan Feng, Hichem Snoussi, Yuhang Wang, Jing Teng, Abel Cherouat, Tian Wang

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

AI总结 本文提出混合指导的蒸馏方法，通过知识蒸馏、思维链指导和监督微调，提升UAV多SDK控制任务的代码生成效率与准确性。

Comments 2nd International Conference on Drones and Unmanned Systems (DAUS' 2026)

Compliance-to-Code: Enhancing Financial Compliance Checking via Code Generation

合规至代码：通过代码生成增强财务合规检查

Siyuan Li, Jian Chen, Rui Yao, Xuming Hu, Peilin Zhou, Weihua Qiu, Simin Zhang, Chucheng Dong, Zhiyao Li, Qipeng Xie, Zixuan Yuan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Sun Yat-Sen University（孙中山大学） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 Compliance-to-Code通过构建大规模中文金融监管数据集，提升金融合规检查的自动化水平，采用代码生成技术实现法规结构化和合规逻辑验证。

FGIT: Fault-Guided Fine-Tuning for Code Generation

FGIT：基于故障的微调用于代码生成

Lishui Fan, Zhongxin Liu, Haoye Wang, Lingfeng Bao, Xin Xia, Shanping Li

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

AI总结 FGIT通过提取正确与错误代码差异并动态加权提升代码生成准确性，实现性能提升。

Comments 13 pages, accepted by ASE 2025

StackPilot: Autonomous Function Agents for Scalable and Environment-Free Code Execution

StackPilot: 用于可扩展和无环境代码执行的自主函数代理

Xinkui Zhao, Yifan Zhang, Zhengyi Zhou, Yueshen Xu

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

AI总结 StackPilot通过自主函数代理和栈式调度策略，实现语言无关的代码验证与执行，提升LLM生成代码的可靠性与可执行性。

Comments This method needs to be reconsidered and there is something wrong with experiment

Closed-Loop LLM Discovery of Non-Standard Channel Priors in Vision Models

闭环大语言模型在视觉模型中发现非标准通道先验

Tolgay Atinc Uzun, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * Computer Vision Lab, CAIDAS \& IFI, University of W\"urzburg, Germany 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出利用大语言模型进行视觉模型通道配置优化，通过生成大量架构数据训练LLM学习通道配置与性能关系，实验表明该方法在CIFAR-100上显著提升准确性。

Reliable Graph-RAG for Codebases: AST-Derived Graphs vs LLM-Extracted Knowledge Graphs

可靠的代码库图-RAG：基于AST的图与LLM提取的知识图谱

Manideep Reddy Chinthareddy

机构 * Software Engineer, Centerville, USA（美国辛斯维尔软件工程师） 纠错

专题命中 测试生成 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文比较了基于AST的图谱和LLM提取的知识图谱在代码库中的检索性能，发现确定性AST图谱在索引成本和多跳推理方面更具优势。

Comments 46 pages, 2 figures

SolContractEval: A Benchmark for Evaluating Contract-Level Solidity Code Generation

SolContractEval: 一个用于评估合同级Solidity代码生成的基准

Zhifan Ye, Jiachi Chen, Zhenzhe Shao, Lingfeng Bao, Xiaohu Yang, Zhongxin Liu

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

AI总结 SolContractEval是一个用于评估Solidity代码生成的合同级基准，发现Claude-3.7-Sonnet在整体表现最佳，但模型在复杂逻辑和Solidity特定功能上仍有不足。

Comments Accepted by ASE 2025

PIE: Performance Interval Estimation for Free-Form Generation Tasks

PIE：用于自由形式生成任务的性能区间估计

Chi-Yang Hsu, Alexander Braylan, Yiheng Su, Matthew Lease, Omar Alonso

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 PIE提出了一种用于自由形式生成任务的性能区间估计方法，通过回归实现更准确的指标评分和校准的不确定性区间。

Comments 10 pages

EmbeddingRWKV: State-Centric Retrieval with Reusable States

EmbeddingRWKV: 基于可重用状态的检索方法

Haowen Hou, Jie Yang

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室） ； Shenzhen Yuanshi Intelligence Co., Ltd（深圳元世智能科技有限公司） 纠错

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

AI总结 EmbeddingRWKV通过统一的嵌入模型和状态骨干，实现高效检索与重排序，提升系统效率。

Comments 23 pages, 3 figures, 6 tables