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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Unsaid, Unsafe? Implicit Security Obligations in LLM-Based RTL Code Generation

未言明即不安全？基于大语言模型的RTL代码生成中的隐式安全义务

Guang Yang, Xing Hu, Xiang Chen, Xin Xia

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

AI总结 该研究针对LLM生成RTL代码的隐式安全问题，构建了SECRTL-GEN基准，提出神经符号框架RTL-Obliger，可显著提升LLM生成RTL的安全与功能通过率。

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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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ProRetrieval: Learning to Orchestrate Hybrid Search via Executable Program Synthesis

ProRetrieval：通过可执行程序合成学习编排混合搜索

Chengsong You, Zhen Sun, Yunhai Hu, Junwei Zhou, Xiaoyu Cao, Binyu Li, Ziyan Zhao, Weiyao Wang, Liren Lu, Zhijie Ye, Yumo Cao, Yitao Long, Yiwei Xu, Qiyi Jiang, Xuanyi Fu, Yufan Chen, Yilun Li, Rongkang Xiong, Yiran Zou, Nan Du

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title)

AI总结 ProRetrieval 将语言模型作为检索编排器，通过混合 DSL 合成可执行程序，在两个新基准上训练 Qwen3-4B，其 4B 模型在电商、邮件检索任务中优于 GPT-5.5 等主流模型及各类基线。

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DeepRepro: State-Aware Subplanning for Paper-to-Code Reproduction in Evolving Repositories

DeepRepro：面向演化仓库中论文到代码复现的状态感知子规划

Hongru Song, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng, Maarten de Rijke

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

AI总结 针对现有论文到代码复现系统因静态规划易出现不一致的问题，提出DeepRepro状态感知框架，通过动态生成子规划并结合编排与监控，在PaperBench Code-Dev上表现优于基线

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AgentDV: Closed-Loop Agentic AI for Hardware Design Verification

AgentDV：用于硬件设计验证的闭环智能体AI

Navya Goli, Junzhe Liu, Zhenge Jia, Umamaheswara Rao Tida

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

AI总结 AgentDV是用于自动RTL验证的闭环智能体AI框架，通过三项关键技术优化，在三类LLM上显著提升了测试平台的通过率与代码、分支覆盖度。

Exploring the Role of LLMs in HPC Programming: A Survey

探索大语言模型（LLM）在高性能计算（HPC）编程中的作用：一项综述

Strahinja Ljaljevic, Josep Jorba, Sergio Iserte

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

AI总结 本综述梳理了LLM在HPC编程五大类任务中的应用，指出通用LLM在串行等任务表现尚可但分布式范式不足，领域专用模型准确率更高但范围狭窄，LLM短期内无法取代HPC专家，将成为软件开发的强大合作者，二者融合是长期共同演化过程。

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。