代码大模型 / AI 编程

Do Not Treat Code as Natural Language: Implications for Repository-Level Code Generation and Beyond

不要将代码视为自然语言：对仓库级代码生成及更广泛领域的启示

Minh Le-Anh, Huyen Nguyen, Khanh An Tran, Nam Le Hai, Linh Ngo Van, Nghi D. Q. Bui, Bach Le

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

AI总结 Hydra通过结构化代码生成框架提升仓库级代码生成性能，超越现有方法并实现更高效依赖检索。

Comments Accepted to FSE 2026

Improving HPC Code Generation Capability of LLMs via Online Reinforcement Learning with Real-Machine Benchmark Rewards

通过实时强化学习与真实机器基准奖励提升LLM的HPC代码生成能力

Ryo Mikasa, Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri

机构 * Department of Computer Science, Nagoya University（名古屋大学计算机科学系） ； Graduate School of Informatics, Nagoya University（名古屋大学信息科学研究生院） ； Information Technology Center, Nagoya University（名古屋大学信息技术中心） 纠错

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

AI总结 本研究通过实时强化学习与真实机器基准奖励提升LLM在HPC领域的代码生成能力。

Improving Code Generation via Small Language Model-as-a-judge

通过小型语言模型作为评判者改进代码生成

Giuseppe Crupi, Rosalia Tufano, Gabriele Bavota

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

AI总结 通过训练小型语言模型作为代码正确性评判者，改进代码生成性能，展现其在无需执行信息时优于现有方法，并以更低成本接近大规模模型表现。

Comments Accepted to the 48th International Conference on Software Engineering (ICSE 2026)

VibeCodeHPC: An Agent-Based Iterative Prompting Auto-Tuner for HPC Code Generation Using LLMs

VibeCodeHPC: 基于大语言模型的多智能体迭代提示自动调优系统用于HPC代码生成

Shun-ichiro Hayashi, Koki Morita, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri

机构 * Graduate School of Informatics（信息学院研究生院） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Information Technology Center（信息技术中心） 纠错

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

AI总结 VibeCodeHPC通过多智能体系统实现HPC代码的自动调优，利用大语言模型进行自然语言交互，提升代码性能与开发效率。

Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization

算法代码优化的受控自演进

Tu Hu, Ronghao Chen, Shuo Zhang, Jianghao Yin, Mou Xiao Feng, Jingping Liu, Shaolei Zhang, Wenqi Jiang, Yuqi Fang, Sen Hu, Huacan Wang, Yi Xu

机构 * NJU（南京大学） ； PKU（北京大学） ； Midea-AIRC（美的人工智能研究院） ； ECNU（华东师范大学） ； SYSU（南方科技大学） ； RUC（中国人民大学） ； QuantaAlpha（量子Alpha） ； QuantML（量子机器学习） 纠错

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

AI总结 受控自演进通过改进初始化、反馈引导和经验记忆，提升算法代码优化的效率和效果。

Comments 27 pages

LLM-Driven 3D Scene Generation of Agricultural Simulation Environments

基于大语言模型的农业模拟环境3D场景生成

Arafa Yoncalik, Wouter Jansen, Nico Huebel, Mohammad Hasan Rahmani, Jan Steckel

机构 * Faculty of Applied Engineering – Dept. of Electronics and ICT, University of Antwerp（应用工程学院——电子与信息通信技术系，安特卫普大学） ； Flanders Make Strategic Research Centre（弗拉芒制造战略研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于多LLM流水线的农业模拟环境3D场景生成方法，通过模块化设计提升领域特定场景生成的可靠性与精度。

Comments Accepted at IEEE Conference on Artificial Intelligence 2026

Improving the Robustness of Large Language Models for Code Tasks via Fine-tuning with Perturbed Data

通过扰动数据微调提升大语言模型在代码任务中的鲁棒性

Yang Liu, Armstrong Foundjem, Xingfang Wu, Heng Li, Foutse Khomh

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

AI总结 通过扰动数据微调提升大语言模型在代码任务中的鲁棒性，以增强其对对抗性输入的防御能力，同时注意性能的平衡。

Code2Worlds: Empowering Coding LLMs for 4D World Generation

Code2Worlds: 赋能编码大语言模型进行4D世界生成

Yi Zhang, Yunshuang Wang, Zeyu Zhang, Hao Tang

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 Code2Worlds通过双流架构和闭环机制，提升编码大语言模型在4D世界生成中的动态真实性和物理一致性。