代码大模型 / AI 编程

Adaptive Confidence Gating in Multi-Agent Collaboration for Efficient and Optimized Code Generation

多智能体协作中的自适应置信度门控：用于高效优化的代码生成

Haoji Zhang, Yuzhe Li, Zhenqiang Liu, Chenyang Liu, Shenyang Zhang, Yi Zhou

机构 * University of Electronic Science and Technology of 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.AI

AI总结 DebateCoder通过多智能体协作和自适应置信度门控机制，提升小型语言模型在复杂逻辑任务中的代码生成效率和准确性。

LLaMEA-SAGE: Guiding Automated Algorithm Design with Structural Feedback from Explainable AI

LLaMEA-SAGE: 通过可解释AI的结构反馈引导自动算法设计

Niki van Stein, Anna V. Kononova, Lars Kotthoff, Thomas Bäck

机构 * LIACS, Leiden University（莱顿大学信息科学研究中心） ； University of St Andrews（圣安德鲁大学） 纠错

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

AI总结 LLaMEA-SAGE通过可解释AI的结构反馈引导自动算法设计，提升搜索效率和性能。

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On the Paradoxical Interference between Instruction-Following and Task Solving

关于指令遵循与任务解决之间的悖论性干扰

Yunjia Qi, Hao Peng, Xintong Shi, Amy Xin, Xiaozhi Wang, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Department of Computer Science and Technology, BNRist（计算机科学与技术系，BNRist） 纠错

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

AI总结 本文揭示指令遵循可能干扰LLMs任务解决能力，并提出SUSTAINSCORE指标量化此干扰，通过实验表明添加自我显而易见约束会导致性能下降。

A Survey on Large Language Model Impact on Software Evolvability and Maintainability: the Good, the Bad, the Ugly, and the Remedy

对大型语言模型对软件可变性与可维护性影响的综述：好坏优劣及解决方法

Bruno Claudino Matias, Savio Freire, Juliana Freitas, Felipe Fronchetti, Kostadin Damevski, Rodrigo Spinola

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

AI总结 本文综述了大型语言模型对软件可变性与可维护性的影响，分析了其带来的积极影响、潜在风险及缓解策略。

D-Models and E-Models: Diversity-Stability Trade-offs in the Sampling Behavior of Large Language Models

D模型和E模型：大语言模型采样行为中的多样性-稳定性权衡

Jia Gu, Liang Pang, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示了大语言模型中D模型与E模型在采样行为上的多样性-稳定性权衡，为任务应用中的模型选择提供了指导。

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