代码大模型 / AI 编程

Social Bias in LLM-Generated Code: Benchmark and Mitigation

LLM生成代码中的社会偏见：基准测试与缓解

Fazle Rabbi, Lin Ling, Song Wang, Jinqiu Yang

机构 * Concordia University（康科德大学） ； Lassonde School of Engineering, York University（York大学工程学院） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文研究LLM生成代码中的社会偏见问题，通过SocialBias-Bench基准测试发现四种主流模型存在严重偏见，提出Fairness Monitor Agent (FMA)有效降低偏见并提升代码正确性。

BoostLoRA: Growing Effective Rank by Boosting Adapters

BoostLoRA：通过提升适配器增强有效秩

Raviteja Anantha, Nick Levato, Layne C. Price

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 BoostLoRA通过迭代训练和合并最小适配器，提升模型有效秩，实现性能提升，优于单次低参数适配器和全微调方法。

Comments Preprint. Under review

StratMem-Bench: Evaluating Strategic Memory Use in Virtual Character Conversation Beyond Factual Recall

StratMem-Bench：评估虚拟角色对话中的战略记忆使用超越事实回忆

Yerong Wu, Tianxing Wu, Minghao Zhu, Hangyu Sha, Haofen Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院，中国） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education, China（新一代人工智能技术及其交叉应用国家重点实验室（东南大学），中华人民共和国教育部，中国） ； College of Design and Innovation, Tongji University, China（同济大学设计与创新学院，中国） 纠错

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

AI总结 StratMem-Bench旨在评估虚拟角色对话中战略记忆的使用，通过异构记忆池测试角色在不同记忆类型间的决策能力，提出多种评估指标以衡量记忆整合与利用效果。

Comments 20 pages, accepted by ACL 2026 (main)

Open Problems in Frontier AI Risk Management

前沿人工智能风险管理中的开放问题

Marta Ziosi, Miro Plueckebaum, Stephen Casper, Henry Papadatos, Ze Shen Chin, Peter Slattery, James Gealy, Tim G. J. Rudner, Brian Tse, Ariel Gil, Patricia Paskov, Maximilian Negele, Rokas Gipiškis, Nada Madkour, Vera Lummis, Rupal Jain, Luise Eder, Kristina Fort, Malou C. van Draanen Glismann, Inès Belhadj, Amin Oueslati, Anna K. Wisakanto, Richard Mallah, Koen Holtman, Ranj Zuhdi, Daniel S. Schiff, Jessica Newman, Malcolm Murray, Robert Trager

机构 * Oxford Martin AI Governance Initiative, University of Oxford（牛津大学人工智能治理倡议） ； MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； MIT Future Tech（麻省理工学院未来技术） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Governance and Responsible AI Lab, Purdue University（普渡大学治理与负责任的人工智能实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Mercatus Center, George Mason University（乔治·马歇尔大学麦卡锡中心） ； Vilnius University（维尔纽斯大学） ； Vijil ； SaferAI ； AI Standards Lab（人工智能标准实验室） ； The Future Society（未来社会） ； Concordia AI（康科德人工智能） ； Pivotal Research ； Center for AI Risk Management & Alignment（人工智能风险管理和对齐中心） ； UC Berkeley Center for Long-Term Cybersecurity（伯克利大学长期网络安全中心） ； Independent（独立） 纠错

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

AI总结 本文探讨前沿人工智能风险管理中的核心问题，通过文献综述识别未解决的挑战，并分类问题类型以指导未来研究与治理。

Comments 81 pages, 3 figures

Can Code Evaluation Metrics Detect Code Plagiarism?

代码评估指标能否检测代码抄袭？

Fahad Ebrahim, Mike Joy

机构 * University of Warwick（沃里克大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文通过两个公开标注数据集比较评估五种代码评估指标在不同修改层级下的抄袭检测性能，发现CrystalBLEU等指标在部分层级表现优异，但整体上Dolos仍表现最佳。

Comments 10 pages, 5 figures, accepted at LEARNER 2026 workshop (associated with EASE 2026)

SAFEdit: Does Multi-Agent Decomposition Resolve the Reliability Challenges of Instructed Code Editing?

SAFEdit：多智能体分解能否解决受指导代码编辑的可靠性挑战？

Noam Tarshish, Nofar Selouk, Daniel Hodisan, Bar Ezra Gafniel, Yuval Elovici, Asaf Shabtai, Eliya Nachmani

机构 * Ben-Gurion University of the Negev（巴伊兰大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 SAFEdit通过多智能体框架分解编辑过程，提升代码编辑的可靠性与准确性，其迭代改进机制显著提高了任务成功率。

Comments Accepted to the EQUISA (Evaluation of Qualitative Aspects of Intelligent Software Assistants) workshop at EASE (Evaluation and Assessment in Software Engineering) 2026

Measuring the Permission Gate: A Stress-Test Evaluation of Claude Code's Auto Mode

衡量许可之门：对Claude Code自动模式的压测评估

Zimo Ji, Zongjie Li, Wenyuan Jiang, Yudong Gao, Shuai Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文通过AmPermBench评估Claude Code自动模式在模糊授权场景下的表现，发现其误判率显著高于生产环境，揭示了系统在处理模糊任务时的覆盖边界问题。

Can LLMs Find Bugs in Code? An Evaluation from Beginner Errors to Security Vulnerabilities in Python and C++

LLMs能否发现代码中的错误？对Python和C++中初级错误到安全漏洞的评估

Akshay Mhatre, Noujoud Nader, Patrick Diehl, Deepti Gupta

机构 * 1 Dept. of Computer Information Systems, Texas A\&M University - Central Texas, TX, 76549 USA. ； 2 LSU Center for Computation \& Technology, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, 70803 USA. ； 3 Department of Physics ； Astronomy, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, 70803 USA. ； 4 Applied Computer Science (CCS-7), Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545 USA. 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.LG

AI总结 本文评估了三个主流LLM在检测Python和C++中基础错误、经典安全漏洞及生产级bug的有效性，发现其在语法和语义问题上表现良好，但在复杂安全漏洞和大规模代码中性能下降。

Explainable AI for Mental Disorder Detection via Social Media: A survey and outlook

通过社交媒体进行精神障碍检测的可解释AI：调查与展望

Yusif Ibrahimov, Tarique Anwar, Tommy Yuan

机构 * Department of Computer Science, University of York, Heslington, United Kingdom（英国约克大学计算机科学系） ； French-Azerbaijani University under Azerbaijan State Oil and Industry University（阿塞拜疆国家石油和工业大学下的法语-阿塞拜疆大学） 纠错

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

AI总结 本文调查了数据科学、人工智能与心理健康护理的交叉领域，探讨了通过在线社交媒体检测精神障碍的最新进展，并强调了可解释AI在医疗AI中的重要性。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Artificial Intelligence. \c{opyright} 2026 IEEE (To appear)

Journal ref IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2026

ActuBench: A Multi-Agent LLM Pipeline for Generation and Evaluation of Actuarial Reasoning Tasks

ActuBench: 一个用于生成和评估精算推理任务的多智能体LLM流水线

Jan-Philipp Schmidt

机构 * TH Köln, Institut für Versicherungswesen (ivwKöln)（TH Köln保险学系（ivwKöln）） 纠错

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

AI总结 本文提出ActuBench，一个多智能体LLM流水线，用于自动生成和评估符合国际精算协会教育大纲的高级精算评估题目。通过四个LLM角色的分工，结合成本优化的辅助代理，评估了50个模型并在两个基准上报告了三个主要发现。

Comments 19 pages, 4 figures, 4 tables

WebCompass: Towards Multimodal Web Coding Evaluation for Code Language Models

WebCompass：迈向多模态网络编码评估的代码语言模型

Xinping Lei, Xinyu Che, Junqi Xiong, Chenchen Zhang, Yukai Huang, Chenyu Zhou, Haoyang Huang, Minghao Liu, Letian Zhu, Hongyi Ye, Jinhua Hao, Ken Deng, Zizheng Zhan, Han Li, Dailin Li, Yifan Yao, Ming Sun, Zhaoxiang Zhang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 WebCompass提出一个多模态基准测试，用于评估代码语言模型在网络工程中的能力，涵盖生成、编辑和修复三种任务类型，通过多阶段人机协作流程，发现闭源模型在编辑和修复方面表现更优，但美学仍是开放源模型的主要瓶颈。

A Systematic Survey and Benchmark of Deep Learning for Molecular Property Prediction in the Foundation Model Era

在基础模型时代对深度学习用于分子性质预测的系统调查和基准测试

Zongru Li, Xingsheng Chen, Honggang Wen, Regina Qianru Zhang, Ming Li, Xiaojin Zhang, Hongzhi Yin, Qiang Yang, Kwok-Yan Lam, Pietro Lio, Siu-Ming Yiu

机构 * The University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； University of Cambridge, United Kingdom（剑桥大学） ； Zhejiang Normal University, China（浙江师范大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港科学与技术大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文系统调查了深度学习在分子性质预测中的应用，探讨了四种互补范式，并提出了未来三个发展方向，包括物理感知学习、可信推理的基础模型和整合计算与实验数据的基准生态系统。

Comments 32 pages. It is just accepted by Journal of Chemical Theory and Computation 2026

Journal ref Journal of Chemical Theory and Computation 2026

From Charts to Code: A Hierarchical Benchmark for Multimodal Models

从图表到代码：一个多模态模型的分层基准

Jiahao Tang, Henry Hengyuan Zhao, Lijian Wu, Zijian Zhang, Yifei Tao, Dongxing Mao, Yang Wan, Jingru Tan, Min Zeng, Min Li, Alex Jinpeng Wang

机构 * CSU-JPG, Central South University（中南大学CSU-JPG） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出Chart2Code基准，用于评估大多模态模型的图表理解和代码生成能力，包含三个层级任务，涵盖图表复现、编辑和长表转图表生成，测试了25种最先进的LMMs，结果显示GPT-5在编辑任务中表现不佳，凸显了该基准的挑战性。

Comments This work has been accepted by ACL 2026 Main

Uncovering the Fragility of Trustworthy LLMs through Chinese Textual Ambiguity

通过中文文本歧义揭示可信大语言模型的脆弱性

Xinwei Wu, Haojie Li, Hongyu Liu, Xinyu Ji, Ruohan Li, Yule Chen, Yigeng Zhang

机构 * Chalmers University of Technology（楚德斯技术大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在处理中文歧义文本时的脆弱性，通过创建基准数据集发现模型在歧义处理上存在显著缺陷，影响实际应用。

Comments Accepted at KDD workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic and Generative AI Models (Agentic & GenAI Evaluation Workshop KDD '25)

From Translation to Superset: Benchmark-Driven Evolution of a Production AI Agent from Rust to Python

从翻译到超集：面向生产AI代理的基准驱动演进：从Rust到Python

Jinhua Wang, Biswa Sengupta

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出一种基于LLM的持续代码翻译方法，将Rust生产代码库迁移至Python，通过基准驱动迭代优化，实现功能扩展与性能提升。

ACE-Bench: A Lightweight Benchmark for Evaluating Azure SDK Usage Correctness

ACE-Bench：一个轻量级的评估 Azure SDK 使用正确性的基准测试

Wenxing Zhu, Simeng Qi, Junkui Chen, Yan Xie, Min Huang, Jingkan He, Xiao Wang, Cheng Chen, Sijing Meng, Tianqi Zhang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 ACE-Bench通过将官方文档示例转化为自包含编码任务，提供快速可重复的通过或失败信号，评估基于LLM的编码代理是否正确使用Azure SDK，同时减少评估成本并提高可重复性。

Comments 5 pages, 2 figures

CIAO - Code In Architecture Out - Automated Software Architecture Documentation with Large Language Models

CIAO - 代码输入，架构输出 - 利用大语言模型实现自动化软件架构文档生成

Marco De Luca, Tiziano Santilli, Domenico Amalfitano, Anna Rita Fasolino, Patrizio Pelliccione

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯腓特烈二世大学） ； University of Southern Denmark（南丹麦大学） ； Gran Sasso Science Institute（格兰萨索科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出CIAO方法，利用大语言模型从GitHub仓库自动生成系统级架构文档，基于ISO/IEC/IEEE标准模板，评估显示文档被开发者认为有价值且准确，但存在图表质量和高层次上下文建模的局限。

Comments Manuscript accepted for the 23rd International Conference on Software Architecture (ICSA 2026)

Graphic-Design-Bench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating AI on Graphic Design Tasks

Graphic-Design-Bench：一个全面的评估AI在图形设计任务中的基准测试

Adrienne Deganutti, Elad Hirsch, Haonan Zhu, Jaejung Seol, Purvanshi Mehta

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出GraphicDesignBench，首个针对专业图形设计任务的全面基准测试集，评估AI模型在布局、排版、信息图、模板设计和动画等任务中的表现，揭示当前模型在空间推理、矢量代码生成和动画分解等方面存在的不足。

Code Review Agent Benchmark

代码审查代理基准

Yuntong Zhang, Zhiyuan Pan, Imam Nur Bani Yusuf, Haifeng Ruan, Ridwan Shariffdeen, Abhik Roychoudhury

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出c-CRAB基准，用于评估代码审查代理的能力，发现现有代理仅能解决40%的任务，揭示了未来研究的潜力及人机协作的可能性。

GBQA: A Game Benchmark for Evaluating LLMs as Quality Assurance Engineers

GBQA：用于评估LLM作为质量保证工程师的博弈基准

Shufan Jiang, Chios Chen, Zhiyang Chen

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Westlake University（西湖大学） ； Datawhale Org（Datawhale组织） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出GBQA基准，通过30款游戏和124个经人类验证的bug测试LLM自主发现软件缺陷的能力，实验表明最佳模型仅能识别48.39%的bug。

Comments Accepted as a workshop paper at the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

Ambig-IaC: Multi-level Disambiguation for Interactive Cloud Infrastructure-as-Code Synthesis

Ambig-IaC：交互式云基础设施即代码合成的多级消歧

Zhenning Yang, Kaden Gruizenga, Tongyuan Miao, Patrick Tser Jern Kon, Hui Guan, Ang Chen

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出Ambig-IaC框架，通过多级消歧方法提升IaC配置生成的准确性，针对IaC配置的不可逆性，设计了基于结构分歧的评估框架，在结构和属性评估上分别提升18.4%和25.4%。

Transfer learning for nonparametric Bayesian networks

非参数贝叶斯网络的迁移学习

Rafael Sojo, Pedro Larrañaga, Concha Bielza

机构 * Aingura IIoT ； Universidad Politécnica de Madrid, Departamento de Inteligencia Artificial（马德里理工大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文提出两种非参数贝叶斯网络迁移学习方法，PC-stable-transfer学习和hill climbing transfer学习，通过约束和评分方法提升模型性能，同时引入特定指标解决负迁移问题，最终通过统计检验证明方法有效性。

Comments An earlier version was previously posted on SSRN. This version includes improvements in experiments and evaluation metrics following reviewer comments. Revision submitted to Knowledge-Based Systems

TextBFGS: A Case-Based Reasoning Approach to Code Optimization via Error-Operator Retrieval

TextBFGS：通过错误-操作符检索的基于案例的推理代码优化方法

Zizheng Zhang, Yuyang Liao, Chen Chen, Jian He, Dun Wu, Qianjin Yu, Yanqin Gao, Jin Yang, Kailai Zhang, Eng Siong Chng, Xionghu Zhong

机构 * Zhongxing Telecom Equipment (ZTE)（中兴通讯股份有限公司） ； China Mobile（中国移动） ； Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TextBFGS采用基于案例的推理方法，通过检索历史错误-操作符修正轨迹来优化代码生成，相比无状态方法更高效，显著提升了代码优化性能。

ComBench: A Repo-level Real-world Benchmark for Compilation Error Repair

ComBench：一个面向编译错误修复的仓库级真实世界基准

Jia Li, Zeyang Zhuang, Zhuangbin Chen, Yuxin Su, Wei Meng, Michael R. Lyu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ComBench，首个面向C/C++编译错误修复的仓库级真实世界基准，通过自动化框架系统挖掘GitHub CI历史中的真实失败案例，评估12种现代LLM在直接和代理修复设置下的表现，揭示模型在语法正确性与语义正确性上的显著差距。

AEGIS: From Clues to Verdicts -- Graph-Guided Deep Vulnerability Reasoning via Dialectics and Meta-Auditing

AEGIS：从线索到结论——通过辩证法和元审计的图引导深度漏洞推理

Sen Fang, Weiyuan Ding, Zhezhen Cao, Zhou Yang, Bowen Xu

机构 * NC State University（北卡罗来纳州立大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 AEGIS通过图引导的深度漏洞推理，结合辩证法和元审计，解决LLM推理不严谨的问题，实现从线索到结论的验证，提升漏洞检测的准确性与可靠性。

Comments 29 pages, 6 figures, 3 tables

LSR: Linguistic Safety Robustness Benchmark for Low-Resource West African Languages

LSR：低资源西非语言的语言安全鲁棒性基准

Godwin Abuh Faruna

机构 * Fagmart Lab（法格马特实验室） 纠错

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

AI总结 LSR是首个评估跨语言拒绝退化现象的基准，针对西非语言中的有害意图表达，发现模型拒绝率从英语的90%降至35-55%，其中Igala语言退化最严重。

Comments 6 pages. Reference implementation: https://huggingface.co/spaces/Faruna01/lsr-dashboard. Dataset: https://huggingface.co/datasets/Faruna01/lsr-benchmark

CytoSyn: a Foundation Diffusion Model for Histopathology -- Tech Report

CytoSyn：一种用于病理学的基准扩散模型——技术报告

Thomas Duboudin, Xavier Fontaine, Etienne Andrier, Lionel Guillou, Alexandre Filiot, Thalyssa Baiocco-Rodrigues, Antoine Olivier, Alberto Romagnoni, John Klein, Jean-Baptiste Schiratti

机构 * Owkin, Inc（Owkin公司） 纠错

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

AI总结 本文提出CytoSyn，一种先进的潜在扩散模型，用于生成高真实性和多样性的病理H&E染色图像，通过改进方法和训练策略，对比PixCell模型，展示了对预处理细节的敏感性。

Comments 21 pages, 5 figures, tech report, model page: https://huggingface.co/Owkin-Bioptimus/CytoSyn

IgPose: A Generative Data-Augmented Pipeline for Robust Immunoglobulin-Antigen Binding Prediction

IgPose：一种生成式数据增强管道，用于鲁棒的免疫球蛋白-抗原结合预测

Tien-Cuong Bui, Injae Chung, Wonjun Lee, Junsu Ko, Juyong Lee

机构 * Arontier Co., Ltd.（阿罗尼尔公司） ； Department of Molecular Medicine and Biopharmaceutical Sciences（分子医学与生物制药科学系） ； Graduate School of Convergence Science and Technology（融合科学与技术研究生院） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Research Institute of Pharmaceutical Science, College of Pharmacy（药学研究 institute，药学院） 纠错

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

AI总结 IgPose通过生成式数据增强管道和结合等效图神经网络等方法，提升免疫球蛋白与抗原结合预测的鲁棒性，实现高通量抗体发现。

Comments 11 pages, 4 figures, Bioinformatics

Journal ref Bioinformatics 42 (2026) btag076

From Stochastic Answers to Verifiable Reasoning: Interpretable Decision-Making with LLM-Generated Code

从随机答案到可验证推理：利用LLM生成代码的可解释决策

Anirudh Jaidev Mahesh, Ben Griffin, Fuat Alican, Joseph Ternasky, Zakari Salifu, Kelvin Amoaba, Yagiz Ihlamur, Aaron Ontoyin Yin, Aikins Laryea, Afriyie Samuel, Yigit Ihlamur

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Vela Research（Vela研究公司） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出将LLM视为代码生成器而非实例评估器，通过生成可执行决策逻辑提升决策可解释性与可重复性，在创业资本创始人筛选中实现更高精度与可验证性。

Comments 12 pages, 3 figures, 6 tables

Let's Verify Math Questions Step by Step

逐步验证数学问题

Chengyu Shen, Zhen Hao Wong, Runming He, Hao Liang, Meiyi Qiang, Zimo Meng, Zhengyang Zhao, Bohan Zeng, Zhengzhou Zhu, Bin Cui, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 ValiMath是一个包含2147个经过人类验证的数学问题的基准测试集，MathQ-Verify是用于验证数学问题正确性的流程，能有效提升数学数据集的质量和准确性。