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

Scientific Graphics Program Synthesis via Dual Self-Consistency Reinforcement Learning

通过双自一致性强化学习实现科学图形程序合成

Juekai Lin, Yun Zhu, Honglin Lin, Sijing Li, Tianwei Lin, Zheng Liu, Xiaoyang Wang, Wenqiao Zhang, Lijun Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, OpenDataLab（上海人工智能实验室，OpenDataLab） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双自一致性强化学习框架，结合高质量数据集和多维基准，提升科学图形到可编辑TikZ代码的转换能力，实现视觉与结构的高精度优化。

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。

Comments 15 pages, 5 figures, 6 tables

Beyond Output Correctness: Benchmarking and Evaluating Large Language Model Reasoning in Coding Tasks

超越输出正确性：评估大型语言模型在编码任务中的推理能力

Yuangang Li, Justin Tian Jin Chen, Ethan Yu, David Hong, Iftekhar Ahmed

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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CodeRQ-Bench，首个评估LLM在生成、摘要和分类等编码任务中推理质量的基准，通过分析现有评估器的1069个不匹配案例，提出VERA评估器，实验表明其在四个数据集上均优于基线，提升AUCROC和AUPRC最高达0.26和0.21。

SpecMine: A Large-Scale Corpus of Spec-Driven Development Artifacts

SPECMINE：一个大规模的规范驱动开发制品语料库

Shyam Agarwal, Bogdan Vasilescu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 SPECMINE是一个大规模语料库，通过两次普查收集公共GitHub仓库中的规范驱动开发制品，含大量文件、PR及引用数据，助力研究AI智能体时代软件的规范过程。

PRISM: Self-Pruning Intrinsic Selection Method for Training-Free Multimodal Data Selection

PRISM：免训练多模态数据选择的自剪枝内在选择方法

Jinhe Bi, Aniri, Zengjie Jin, Yifan Wang, Danqi Yan, Wenke Huang, Xiaowen Ma, Sikuan Yan, Artur Hecker, Mang Ye, Xun Xiao, Hinrich Schuetze, Volker Tresp, Yunpu Ma

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Research Center, Huawei Technologies（慕尼黑研究中心，华为技术） ； METEOR ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型视觉指令数据冗余问题，提出一种免训练框架PRISM，通过隐式重中心化消除视觉特征各向异性导致的全局语义漂移，实现高效数据选择，在降低计算成本的同时提升模型性能。

Comments Accepted to EMNLP 2026 and selected for the ACL 2026 Best Paper Consideration

A Declarative-Procedural Perspective on Expert Routing in Bilingual Mixture-of-Experts Language Models

双语混合专家语言模型中专家路由的声明式-过程式视角

Amrit Gopinath, Raghul, Durairaj Thenmozhi

机构 * Sri Sivasubramaniya Nadar College of Engineering（斯里·西瓦苏布拉马尼亚·纳达尔工程学院） ； Shiv Nadar University Chennai（钦奈希夫·纳达尔大学） 纠错

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

AI总结 该研究探究双语MoE语言模型的专家路由是否形成语言结构，对比课程学习与无课程训练的模型，发现无课程模型专业化更强但依赖随机种子，课程模型路由更均衡，揭示MoE路由可出现可解释语言组织。

Comments 15 pages, 6 figures, 12 tables (including appendix)

Atomic Units of X: The Compression Layer of Intelligence

X的原子单位：智能的压缩层

Sachin Dev Duggal, Pradyumna Swarnalatha Ramanna, Alexandros Vassiliades

机构 * SeKondBrain AI Labs（第二大脑人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 该论文提出将智能视为原子压缩与组合复用过程的理论框架，借助多学科证据阐述原子单位概念，给出压缩演算等核心方法，为设计自进化知识系统奠基，为智能相关多方面提供统一视角。

autowerkstatt4null: An Off-Board-Diagnostics Ecosystem for Car-Workshops

autowerkstatt4null：面向汽车维修厂的车外诊断生态系统

Stephan Bökelmann, Rene Glitza, Meihui Huang, Odin Holmes, Lukas Jakubczyk, Tabea Röthemeyer

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 该项目推出autowerkstatt4null生态系统，为独立汽车维修厂提供AI驱动的联邦诊断技术，通过模块化测量平台等创新助力维修厂获得高级诊断能力，提升行业竞争力与可持续性。

Comments 11 pages, 9 figures

C4-Free Subgraphs of the Hypercubes Q6, Q7, and Q8: Odd Squares, Fully Frustrated Models, and Computational Structure

Q6、Q7和Q8超立方体中不含C4子图的下界新界：构造、结构和计算方法

Minamo Minamoto

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文通过构造和计算方法，为Q6、Q7和Q8超立方体中不含C4子图的最大边数提供了新的下界，并给出了相关构造和验证方法。

Comments 55 pages, 5 tables. Supplementary data and code at this https URL (https://github.com/minamominamoto/c4free-hypercube)

An expandable kinetic Monte Carlo platform for modelling electron transport through chiral molecules

用于模拟电子通过手性分子传输的可扩展动力学蒙特卡罗平台

Silvia Giménez-Santamarina, Andrés Mora Martínez, Gérliz M. Gutiérrez-Finol, Alejandro Gaita-Ariño

专题命中 其他AI编程 ：code model(abstract)

AI总结 研究旨在建模电子通过手性分子传输的不同理论，编写动力学蒙特卡罗代码，可模拟外部电压下电子输运，区分自旋电流，通过相关参数对分子进行参数化，获得自旋滤波值及低电压下消失的效应等。