代码大模型 / AI 编程

Perceptual Self-Reflection in Agentic Physics Simulation Code Generation

感知性自我反思在代理物理模拟代码生成中的应用

Prashant Shende, Bradley Camburn

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多代理框架，通过感知性自我反思机制提升物理模拟代码生成的准确性与稳定性，验证了视觉反馈在物理模拟任务中的有效性。

Comments 15 pages, 2 figures, 2 tables. Introduces a multi-agent architecture for physics simulation code generation with perceptual self-reflection via vision-based validation. Includes qualitative evaluation across multiple physics domains

PLLM: Pseudo-Labeling Large Language Models for CAD Program Synthesis

PLLM：基于伪标签的大型语言模型用于CAD程序合成

Yuanbo Li, Dule Shu, Yanying Chen, Matt Klenk, Daniel Ritchie

机构 * Brown University（布朗大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究机构） 纠错

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title,abstract)

AI总结 PLLM通过伪标签技术，利用预训练的大语言模型和未标记的3D形状数据，提升CAD程序合成的几何保真度和程序多样性。

OptiML: An End-to-End Framework for Program Synthesis and CUDA Kernel Optimization

OptiML：一种端到端的程序合成与CUDA内核优化框架

Arijit Bhattacharjee, Heng Ping, Son Vu Le, Paul Bogdan, Nesreen K. Ahmed, Ali Jannesari

机构 * Iowa State University, Ames, Iowa, USA（爱荷华州立大学） ； Cisco AI Research, San Jose, California, USA（思科人工智能研究） ； University of Southern California, Los Angeles, California, USA（南加州大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title)；分类 cs.SE、cs.AI、cs.LG

AI总结 OptiML通过端到端框架将自然语言意图或输入代码转化为高性能CUDA内核，结合搜索与验证技术实现优化。

A Model-Driven Engineering Approach to AI-Powered Healthcare Platforms

基于模型驱动工程的AI赋能医疗平台方法

Mira Raheem, Amal Elgammal, Michael Papazoglou, Bernd Krämer, Neamat El-Tazi

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

AI总结 本文提出基于模型驱动工程的医疗AI框架，通过医学互操作性语言和联邦学习实现数据隐私保护与高预测性能。

Comments Disclaimer: This manuscript is currently under review at * MDPI Informatics*

Journal ref Informatics 2026

Characterize LSM-tree Compaction Performance via On-Device LLM Inference

通过设备端LLM推理特性化LSM树压缩性能

Jiabiao Ding, Yina Lv, Qiao Li, Zhirong Shen, Chun Jason Xue

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文通过设备端LLM推理特性化LSM树压缩性能，评估不同规模LLM在调优与延迟间的权衡，并针对RocksDB v8.8.1优化键压缩参数。

KORAL: Knowledge Graph Guided LLM Reasoning for SSD Operational Analysis

KORAL: 基于知识图谱的LLM推理用于SSD运维分析

Mayur Akewar, Sandeep Madireddy, Dongsheng Luo, Janki Bhimani

机构 * Florida International University, Miami, FL, USA（佛罗里达国际大学） ； Argonne National Laboratory, Lemont, IL, USA（阿贡国家实验室） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 KORAL结合LLM和知识图谱，实现SSD的端到端推理分析，提供专家级诊断和可解释的运维建议。

Journal ref Proc. IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2026

RPG: A Repository Planning Graph for Unified and Scalable Codebase Generation

RPG：一个用于统一和可扩展代码库生成的仓库规划图

Jane Luo, Xin Zhang, Steven Liu, Jie Wu, Jianfeng Liu, Yiming Huang, Yangyu Huang, Chengyu Yin, Ying Xin, Yuefeng Zhan, Hao Sun, Qi Chen, Scarlett Li, Mao Yang

机构 * Microsoft（微软公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(title,abstract)；code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 RPG通过统一的图结构提升代码库生成效率，ZeroRepo在真实项目基准上实现显著更高的代码生成量和准确性。

Favia: Forensic Agent for Vulnerability-fix Identification and Analysis

Favia：漏洞修复识别与分析的取证代理

André Storhaug, Jiamou Sun, Jingyue Li

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

AI总结 Favia通过结合可扩展的候选排名与深入语义推理，有效识别漏洞修复，优于传统和LLM基方法。

Comments 44 pages, 12 figures, 5 tables, 3 listings