代码大模型 / AI 编程

LLM-Assisted Replication for Quantitative Social Science

大语言模型辅助的定量社会科学复制

So Kubota, Hiromu Yakura, Samuel Coavoux, Sho Yamada, Yuki Nakamura

机构 * Graduate School of Economics, Tohoku University（东北大学经济学研究生院） ； Max Planck Institute for Human Development（马克斯·普朗克人类发展研究所） ； CREST, ENSAE, Institut Polytechnique de Paris（巴黎高等理工学院CREST与ENSAE） ； Graduate School of Public Policy, The University of Tokyo（东京大学公共政策研究生院） ； Faculty of Engineering, The University of Tokyo（东京大学工学部） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于大语言模型的自动化系统，用于复制社会科学论文的统计分析并检测潜在问题，旨在提升研究的可验证性和完整性。

ExPairT-LLM: Exact Learning for LLM Code Selection by Pairwise Queries

ExPairT-LLM：通过成对查询实现LLM代码选择的精确学习

Tom Yuviler, Dana Drachsler-Cohen

机构 * Tom Yuviler（独立研究者） ； Dana Drachsler-Cohen（独立研究者） 纠错

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

AI总结 ExPairT-LLM通过成对查询提升LLM代码选择的精确性，实现更高成功率。

Grammar Repair with Examples and Tree Automata: Extended Version

基于示例和树自动机的语法修复：扩展版

Yunjeong Lee, Gokul Rajiv, Ilya Sergey

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

AI总结 本研究提出基于示例和树自动机的语法修复方法，通过构建自动机解决语法歧义，提升解析器生成的准确性与实用性。

Visual Model Checking: Graph-Based Inference of Visual Routines for Image Retrieval

视觉模型检查：基于图的图像检索中的视觉例行程序推断

Adrià Molina, Oriol Ramos Terrades, Josep Lladós

机构 * Centre de Visió per Computador（视觉计算中心） ； Universitat Autònoma de Barcelona（巴塞罗那自治大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合图基验证与神经代码生成的框架，用于提升图像检索中复杂查询的可信度和可验证性。

Comments Submitted for ICPR Review

Algorithm-Based Pipeline for Reliable and Intent-Preserving Code Translation with LLMs

基于算法的可靠且意图保留的代码翻译管道

Shahriar Rumi Dipto, Saikat Mondal, Chanchal K. Roy

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

AI总结 本文提出一种基于算法的代码翻译管道，通过引入语言中立的中间规范提升翻译准确性和可靠性，实验结果显示其在多个指标上均优于直接翻译方法。

Comments Accepted at 34th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2026)

A Unified, Cross-Platform Framework for Automatic GUI and Plugin Generation in Structural Bioinformatics and Beyond

一种统一的跨平台框架，用于结构生物信息学及其他领域的自动GUI和插件生成

Sikao Guo, Edoardo Sarti, Frédéric Cazals

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

AI总结 本文提出了一种统一的跨平台框架，用于自动化生成结构生物信息学及其他领域的GUI和插件，通过MVP模式实现可重用性和跨平台兼容性。

Comments 10 pages, 4 figures

Unveiling the Role of ChatGPT in Software Development: Insights from Developer-ChatGPT Interactions on GitHub

揭示ChatGPT在软件开发中的作用：来自GitHub上开发者与ChatGPT交互的洞察

Ruiyin Li, Peng Liang, Yifei Wang, Yangxiao Cai, Weisong Sun, Zengyang Li

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

AI总结 本研究通过分析GitHub上的开发者与ChatGPT交互数据，揭示了ChatGPT在软件开发中的应用特点及实际作用。

Comments Preprint accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 2026

BEAGLE: Behavior-Enforced Agent for Grounded Learner Emulation

BEAGLE：行为约束的地面学习者模拟代理

Hanchen David Wang, Clayton Cohn, Zifan Xu, Siyuan Guo, Gautam Biswas, Meiyi Ma

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

AI总结 BEAGLE 通过整合自我调节学习理论和三种技术创新，有效模拟学生学习行为，实现对真实学习轨迹的高还原度复现。

Comments paper under submission at IJCAI

An Agentic Framework with LLMs for Solving Complex Vehicle Routing Problems

基于大语言模型的代理框架用于解决复杂车辆路径问题

Ni Zhang, Zhiguang Cao, Jianan Zhou, Cong Zhang, Yew-Soon Ong

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡管理大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大语言模型的代理框架AFL，实现复杂车辆路径问题的完全自动化，通过分解任务和协调代理提升解决方案的可靠性和可行性。

Comments Accepted by iclr2026

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。

SecCodePRM: A Process Reward Model for Code Security

SecCodePRM: 一种用于代码安全的过程奖励模型

Weichen Yu, Ravi Mangal, Yinyi Luo, Kai Hu, Jingxuan He, Corina S. Pasareanu, Matt Fredrikson

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

AI总结 SecCodePRM通过一种面向安全的过程奖励模型，提升代码安全性和检测效率，适用于完整代码漏洞检测、部分代码漏洞检测和安全代码生成。

Comments 20 pages

Quantum-Audit: Evaluating the Reasoning Limits of LLMs on Quantum Computing

量子审计：评估大语言模型在量子计算上的推理极限

Mohamed Afane, Kayla Laufer, Wenqi Wei, Ying Mao, Junaid Farooq, Ying Wang, Juntao Chen

机构 * Fordham University（福特汉姆大学） ； University of Michigan-Dearborn（密歇根大学-迪尔本分校） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 Quantum-Audit通过2700个问题评估大语言模型在量子计算概念理解上的推理能力，发现顶级模型在专家问题上表现不如LLM生成问题，且在高级主题上准确率显著下降。

Comments 18 pages

Sharpen the Spec, Cut the Code: A Case for Generative File System with SYSSPEC

细化规范，削减代码：一种生成性文件系统案例

Qingyuan Liu, Mo Zou, Hengbin Zhang, Dong Du, Yubin Xia, Haibo Chen

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

AI总结 本文提出SYSSPEC框架，通过生成性文件系统利用LLM生成和演变文件系统，展示SPECFS在并发性和正确性上的有效性。

The Devil behind the mask: An emergent safety vulnerability of Diffusion LLMs

面具背后的魔鬼：扩散语言模型的新兴安全漏洞

Zichen Wen, Jiashu Qu, Zhaorun Chen, Xiaoya Lu, Dongrui Liu, Zhiyuan Liu, Ruixi Wu, Yicun Yang, Xiangqi Jin, Haoyun Xu, Xuyang Liu, Weijia Li, Chaochao Lu, Jing Shao, Conghui He, Linfeng Zhang

机构 * EPIC Lab, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学EPIC实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 DIJA揭示了扩散语言模型的安全漏洞，通过构造对抗性提示利用双向建模和并行解码机制，使有害内容在对齐训练模型中得以生成。

Comments Accepted by ICLR 2026

The Matthew Effect of AI Programming Assistants: A Hidden Bias in Software Evolution

AI编程助手的马太效应：软件演化的隐藏偏见

Fei Gu, Zi Liang, Jiahao MA, Hongzong LI

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

AI总结 本文研究了AI编程助手对软件生态系统的影响，发现主流语言和框架因数据丰富而获得更优支持，揭示了软件演化的隐藏偏见。

DyTopo: Dynamic Topology Routing for Multi-Agent Reasoning via Semantic Matching

DyTopo：通过语义匹配实现多智能体推理的动态拓扑路由

Yuxing Lu, Yucheng Hu, Xukai Zhao, Jiuxin Cao

机构 * Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Georgia Institute of Technology, Atlanta, United States（佐治亚理工学院） ； Southeast University, Location, Country（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 DyTopo通过语义匹配实现多智能体推理的动态拓扑路由，提升多轮推理性能并提供可解释的协调轨迹。

The Double Life of Code World Models: Provably Unmasking Malicious Behavior Through Execution Traces

代码世界模型的双重生命：通过执行轨迹证明性地揭示恶意行为

Subramanyam Sahoo

机构 * Berkeley AI Safety Initiative (BASIS) UC Berkeley（伯克利人工智能安全倡议（BASIS）加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 通过语义轨道分析，CTVP验证代码生成模型的恶意行为，引入ARQ量化验证成本，理论证明对抗鲁棒性非游戏化。

Comments 13 Pages, A Preprint

Gradually Compacting Large Language Models for Reasoning Like a Boiling Frog

逐步压缩大型语言模型以像沸 frog 一样进行推理

Yiran Zhao, Shengyang Zhou, Zijian Wu, Tongyan Hu, Yuhui Xu, Rengan Dou, Kenji Kawaguchi, Shafiq Joty, Junnan Li, Michael Qizhe Shieh

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究部） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种渐进压缩方法，通过剪枝-微调循环逐步减少大型语言模型大小，同时保持推理性能，适用于多种剪枝策略和后期训练方法。

Can LLMs Do Rocket Science? Exploring the Limits of Complex Reasoning with GTOC 12

大语言模型能做火箭科学吗？通过GTOC 12探索复杂推理的极限

Iñaki del Campo, Pablo Cuervo, Victor Rodriguez-Fernandez, Roberto Armellin, Jack Yarndley

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

AI总结 本研究通过GTOC 12竞赛评估大语言模型在复杂轨道优化任务中的表现，发现其在战略规划上能力显著提升，但在实际执行中存在物理一致性等关键问题。

Comments Extended version of the paper presented at AIAA SciTech 2026 Forum. Includes futher experiments, corrections and new appendix

Journal ref Proceedings of the AIAA SciTech 2026 Forum, January 2026

CodeGuard: Improving LLM Guardrails in CS Education

CodeGuard: 提高计算机科学教育中的LLM防护机制

Nishat Raihan, Noah Erdachew, Jayoti Devi, Joanna C. S. Santos, Marcos Zampieri

机构 * George Mason University（乔治·马歇尔大学） ； University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； University of Notre Dame（圣约翰斯大学） 纠错

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

AI总结 CodeGuard通过引入新的分类法、数据集和PromptShield模型，有效提升教育AI系统对不安全提示的检测能力，减少有害代码生成，同时保持教育任务性能。

From Code-Centric to Concept-Centric: Teaching NLP with LLM-Assisted "Vibe Coding"

从代码导向到概念导向：利用LLM辅助的“Vibe编码”教授NLP

Hend Al-Khalifa

机构 * College of Computer and Information Sciences（计算机与信息科学学院） ； King Saud University（沙特国王大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用LLM辅助的

Comments Accepted in The Seventh Workshop on Teaching Natural Language Processing (Teaching NLP @ EACL2026)

JudgeFlow: Agentic Workflow Optimization via Block Judge

JudgeFlow: 通过块判断实现代理工作流优化

Zihan Ma, Zhikai Zhao, Chuanbo Hua, Federico Berto, Jinkyoo Park

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

AI总结 JudgeFlow通过引入可配置的逻辑块和专用判断模块，实现代理工作流的高效优化，提升样本效率和可解释性，并在数学推理和代码生成任务中表现更优。

LocalV: Exploiting Information Locality for IP-level Verilog Generation

LocalV: 利用信息局部性进行IP级Verilog生成

Hanqi Lyu, Di Huang, Yaoyu Zhu, Kangcheng Liu, Bohan Dou, Chongxiao Li, Pengwei Jin, Shuyao Cheng, Rui Zhang, Zidong Du, Qi Guo, Xing Hu, Yunji Chen

机构 * University of Science（科学大学） ； SKL of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（处理器研究所，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 LocalV通过利用模块化硬件设计中的信息局部性，解决IP级Verilog生成中的长文档处理、长代码生成和调试挑战，实现更高的生成准确率。

LoRA is All You Need for Safety Alignment of Reasoning LLMs

LoRA是实现推理LLM安全对齐的全部需求

Yihao Xue, Baharan Mirzasoleiman

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 LoRA通过在拒绝数据集上进行有监督微调，有效解决推理LLM的安全对齐问题，同时保持推理性能，适用于多种模型和基准测试。

FedMOA: Federated GRPO for Personalized Reasoning LLMs under Heterogeneous Rewards

FedMOA: 基于异质奖励的联邦GRPO用于个性化推理大语言模型

Ziyao Wang, Daeun Jung, Yexiao He, Guoheng Sun, Zheyu Shen, Myungjin Lee, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

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

AI总结 FedMOA是一种联邦GRPO框架，用于在异质奖励下实现个性化推理大语言模型的多目标对齐，通过自适应加权机制和任务感知聚合策略提升性能和个性化效果。

One-Token Rollout: Guiding Supervised Fine-Tuning of LLMs with Policy Gradient

单个标记回滚：通过策略梯度引导大语言模型的监督微调

Rui Ming, Haoyuan Wu, Shoubo Hu, Zhuolun He, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Noah’s Ark Lab, Huawei（华为诺亚实验室） ； ChatEDA Tech（ChatEDA技术公司） 纠错

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

AI总结 通过策略梯度引导监督微调，单个标记回滚（OTR）在多个基准测试中优于标准SFT，展示了on-policy数据对泛化能力的重要性。

Thinking Machines: Mathematical Reasoning in the Age of LLMs

思考机器：在大语言模型时代中的数学推理

Andrea Asperti, Alberto Naibo, Claudio Sacerdoti Coen

机构 * Department of Informatics--- Science and Engineering (DISI), University of Bologna（信息科学与工程系（DISI），博洛尼亚大学） ； Department of Philosophy, University Paris 1 Panthéon-Sorbonne（哲学系，巴黎第一大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了大语言模型在数学推理中的现状，分析了传统数学与形式化数学的差异，以及证明合成与代码生成的对比，旨在明确当前系统的局限性并指出未来发展方向。

Journal ref Big Data and Cognitive Computing, 2026, 10(1), 38

On the Paradoxical Interference between Instruction-Following and Task Solving

关于指令遵循与任务解决之间的悖论性干扰

Yunjia Qi, Hao Peng, Xintong Shi, Amy Xin, Xiaozhi Wang, Bin Xu, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Department of Computer Science and Technology, BNRist（计算机科学与技术系，BNRist） 纠错

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

AI总结 本文揭示指令遵循可能干扰LLMs任务解决能力，并提出SUSTAINSCORE指标量化此干扰，通过实验表明添加自我显而易见约束会导致性能下降。

A Survey on Large Language Model Impact on Software Evolvability and Maintainability: the Good, the Bad, the Ugly, and the Remedy

对大型语言模型对软件可变性与可维护性影响的综述：好坏优劣及解决方法

Bruno Claudino Matias, Savio Freire, Juliana Freitas, Felipe Fronchetti, Kostadin Damevski, Rodrigo Spinola

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

AI总结 本文综述了大型语言模型对软件可变性与可维护性的影响，分析了其带来的积极影响、潜在风险及缓解策略。