代码大模型 / AI 编程

VisRefiner: Learning from Visual Differences for Screenshot-to-Code Generation

VisRefiner: 从视觉差异中学习以实现截图到代码生成

Jie Deng, Kaichun Yao, Libo Zhang

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； 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(title,abstract)

AI总结 VisRefiner通过学习视觉差异提升截图到代码生成的准确性和自我完善能力。

Persistent Human Feedback, LLMs, and Static Analyzers for Secure Code Generation and Vulnerability Detection

持久的人类反馈、LLMs和静态分析器用于安全代码生成和漏洞检测

Ehsan Firouzi, Mohammad Ghafari

专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种持久存储人类反馈的框架，以提升LLMs在安全代码生成和漏洞检测中的可靠性。

Automated Customization of LLMs for Enterprise Code Repositories Using Semantic Scopes

基于语义范围的LLM企业代码仓库自动化定制

Ulrich Finkler, Irene Manotas, Wei Zhang, Geert Janssen, Octavian Popescu, Shyam Ramji

机构 * IBM Research Yorktown Heights New York, USA（IBM研究院扬斯敦高地新 York 美国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于语义范围的LLM企业代码仓库自动化定制方法，通过RAG和FT策略提升代码生成精度，提高开发者生产力。

Towards Green AI: Decoding the Energy of LLM Inference in Software Development

迈向绿色AI：解码LLM推理中的能耗在软件开发中

Lola Solovyeva, Fernando Castor

机构 * University of Twente（特文特大学） 纠错

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

AI总结 本研究分析了LLM推理能耗，发现prefill阶段影响解码能耗，通过抑制babbling行为可实现高达89%的能耗节省。

Joint Continual Learning of Local Language Models and Cloud Offloading Decisions with Budget Constraints

带有预算约束的本地语言模型与云卸载决策的联合持续学习

Evan Chen, Wenzhi Fang, Shiqiang Wang, Christopher Brinton

机构 * Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN（电子与计算机工程学院，普渡大学） ； Department of Computer Science, University of Exeter, UK（计算机科学系，埃克塞特大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DA-GRPO方法，通过联合学习本地语言模型和云卸载决策，有效解决持续学习中的预算约束问题，提升任务准确性并减少遗忘。

DyTopo: Dynamic Topology Routing for Multi-Agent Reasoning via Semantic Matching

DyTopo：通过语义匹配实现多智能体推理的动态拓扑路由

Yuxing Lu, Yucheng Hu, Xukai Zhao, Jiuxin Cao

机构 * Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Georgia Institute of Technology, Atlanta, United States（佐治亚理工学院） ； Southeast University, Location, Country（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 DyTopo通过语义匹配实现多智能体推理的动态拓扑路由，提升多轮推理性能并提供可解释的协调轨迹。

The Double Life of Code World Models: Provably Unmasking Malicious Behavior Through Execution Traces

代码世界模型的双重生命：通过执行轨迹证明性地揭示恶意行为

Subramanyam Sahoo

机构 * Berkeley AI Safety Initiative (BASIS) UC Berkeley（伯克利人工智能安全倡议（BASIS）加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 通过语义轨道分析，CTVP验证代码生成模型的恶意行为，引入ARQ量化验证成本，理论证明对抗鲁棒性非游戏化。

Comments 13 Pages, A Preprint

Gradually Compacting Large Language Models for Reasoning Like a Boiling Frog

逐步压缩大型语言模型以像沸 frog 一样进行推理

Yiran Zhao, Shengyang Zhou, Zijian Wu, Tongyan Hu, Yuhui Xu, Rengan Dou, Kenji Kawaguchi, Shafiq Joty, Junnan Li, Michael Qizhe Shieh

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究部） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种渐进压缩方法，通过剪枝-微调循环逐步减少大型语言模型大小，同时保持推理性能，适用于多种剪枝策略和后期训练方法。