代码大模型 / AI 编程

ShortCoder: Knowledge-Augmented Syntax Optimization for Token-Efficient Code Generation

ShortCoder: 用于令牌高效代码生成的知识增强语法优化

Sicong Liu, Yanxian Huang, Mingwei Liu, Jiachi Chen, Ensheng Shi, Yuchi Ma, Hongyu Zhang, Yin Zhang, Yanlin Wang

机构 * Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； Huawei Cloud Computing Technologies Co., Ltd., China（华为云计算技术有限公司） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； University of Electronic Science and Technology of China, China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 ShortCoder通过语法优化和知识增强提升代码生成效率，实现18.1%-37.8%的效率提升。

OUNLP at TSAR 2025 Shared Task: Multi-Round Text Simplifier via Code Generation

OUNLP在TSAR 2025共享任务中的表现：通过代码生成的多轮文本简化

Cuong Huynh, Jie Cao

机构 * School of Computer Science University of Oklahoma（计算机科学学院俄克拉荷马大学） 纠错

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

AI总结 OUNLP通过代码生成在TSAR 2025共享任务中提出多轮文本简化方法，利用基于规则和LLM的联合简化技术提升可读性控制的文本简化性能。

Comments Accepted to TSAR 2025 Workshop at EMNLP2025

Distribution-Aligned Sequence Distillation for Superior Long-CoT Reasoning

面向优越长链推理的分布对齐序列蒸馏

Shaotian Yan, Kaiyuan Liu, Chen Shen, Bing Wang, Sinan Fan, Jun Zhang, Yue Wu, Zheng Wang, Jieping Ye

机构 * Alibaba Cloud Computing（阿里巴巴云 computing） 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DASD-4B-Thinking模型，通过改进序列蒸馏方法，实现高效推理性能，仅用448K样本达到SOTA效果。

Comments Project Page: https://github.com/D2I-ai/dasd-thinking

Bridging the Gap: Empowering Small Models in Reliable OpenACC-based Parallelization via GEPA-Optimized Prompting

弥合差距：通过GEPA优化提示赋能小型模型在可靠OpenACC并行化中的应用

Samyak Jhaveri, Cristina V. Lopes

机构 * School of Information and Computer Science（信息与计算机科学学院） ； University of California, Irvine（加州大学伊文斯顿分校） 纠错

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

AI总结 通过GEPA优化提示提升小型模型在OpenACC并行化中的性能与稳定性。