代码大模型 / AI 编程

MACGen: Toward Functionally Correct and Secure Code Generation via Multi-Agent Collaboration

MACGen：通过多智能体协作实现功能正确且安全的代码生成

Miseon Yu, Jaehoon Choi, Younghan Lee, Yunheung Paek

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

AI总结 MACGen是整合规划等多环节的多智能体代码生成框架，在CWEval、BaxBench基准上，较直接提示显著提升安全代码生成的功能与安全性指标。

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Lost in Code Generation: Reimagining the Role of Software Models in AI-driven Software Engineering

在代码生成中迷失：重新构想软件模型在AI驱动软件工程中的作用

Jürgen Cito, Dominik Bork

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

AI总结 该研究针对AI生成软件存在的缺陷，提出从AI生成系统中恢复软件模型，区分智能体与人类反思循环，将软件模型作为连接现有软件工程与AI驱动开发的桥梁，拓展了软件模型的作用。

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QuantGuard: Learnable Rounding for Repairing Quantization-Conditioned Backdoors in LLMs

打破舍入陷阱：保护LLM免受量化条件后门攻击

Aoying Zheng, Anqi Du, Zizhuang Deng, Yuxuan Chen, Shanqing Guo, Kening Zheng

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出QuantGuard方法，通过可微舍入控制变量和误差引导的舍入反转约束等机制，在仅使用少量校准数据且不修改量化算法的情况下，阻断后门激活路径，有效降低攻击成功率至接近干净模型水平。

Autoresearch with Coding Agents: Generalizers and Metric-Maximizers on Quran Recitation Data

使用编码智能体进行自动研究：古兰经诵读数据上的泛化器和指标最大化器

Nursultan Askarbekuly, Mohamad Al Mdfaa, Ahmed Helaly, Gonzalo Ferrer, Manuel Mazzara

机构 * Innopolis University（因诺波利斯大学） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯克尔科沃科学与技术研究所） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 研究在古兰经诵读数据任务中智能体自动研究模式，Claude Code和OpenAI Codex从同一起点出发，先发明相同算法后有分歧，添加测试集后情况变化，还提炼出评估自主智能体的五条设计规则，智能体解决方案超越手工管道。

Do Coding Agents Need Executable World Models, Simplification, and Verification to Solve ARC-AGI-3?

解决ARC-AGI-3编码智能体是否需要可执行世界模型、简化和验证？

Sergey Rodionov

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨解决ARC-AGI-3时编码智能体是否需可执行世界模型、简化和验证。通过四个基于Codex的嵌套智能体评估，发现各变体随模型和推理强度改进，组件影响因设置而异，完整验证处理最佳，文本变体在部分设置中表现出色。

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A Survey of LLM-based Automated Program Repair: Taxonomies, Design Paradigms, and Applications

基于大型语言模型的自动程序修复综述：分类、设计范式与应用

Boyang Yang, Zijian Cai, Fengling Liu, Bach Le, Lingming Zhang, Tegawendé F. Bissyandé, Yang Liu, Haoye Tian

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文综述了基于LLM的自动程序修复，提出统一分类法，涵盖四种范式，并讨论了评估实践和未来研究方向。

Code Summaries as Diagnostic Context for LLM-Based Program Repair

基于摘要的修复：大语言模型能否将代码摘要作为程序修复工具？

Lukas Twist, Jie M. Zhang

专题命中 程序修复 ：program repair(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本研究提出基于摘要的程序修复方法，利用代码摘要作为中间步骤，通过提升修复效果来改进大语言模型在程序修复中的表现。

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Robust Code RL via Faulty-Code-Driven Test case Synthesis and Dense Reward Shaping

基于故障代码驱动的测试用例合成与密集奖励塑造的鲁棒代码强化学习

Yiwen Zhang, Xiaodong Yan, Zhenyu Huang, Deng Zhao, Liang Jiang, Qing Cui, Zujie Wen, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 该研究提出RobustTests框架，通过故障代码驱动的测试用例合成与密集奖励塑造，实现RL微调的Qwen3-32B在LiveCodeBench上较基线方法获绝对3%性能提升，增强了LLM代码生成能力。

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Loop Engineering: Building Blocks, Adoption, and Impact

循环工程：构建模块、采用情况及影响

Jai Lal Lulla, Vahram Nersesyan, Seyedmoein Mohsenimofidi, Christoph Treude, Sebastian Baltes

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

AI总结 本文对新兴循环工程领域开展探索性研究，分析其构建模块、开源项目采用情况，挖掘36710个仓库发现217个存在自主智能体循环，并规划了智能体自主层级的对照研究。

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