代码大模型 / AI 编程

How Many Tries Does It Take? Iterative Self-Repair in LLM Code Generation Across Model Scales and Benchmarks

需要多少次尝试？跨模型规模和基准的LLM代码生成中的迭代自修复

Johin Johny Arimbur

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在不同模型规模和基准测试中，通过迭代自修复提高代码生成正确率的方法，发现自修复显著提升了通过率，且现代模型无需微调即可实现有效自修复。

Comments 11 pages, 7 figures, 8 tables

COBOLAssist: Analyzing and Fixing Compilation Errors for LLM-Powered COBOL Code Generation

COBOLAssist: 分析和修复由LLM驱动的COBOL代码生成中的编译错误

Anh T. V. Dau, Shin Hwei Tan, Jinqiu Yang, Nghi D. Q. Bui, Anh Tuan Nguyen

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

AI总结 本文研究了COBOL编译错误的挑战，提出COBOLAssist框架通过迭代修复提升代码正确性，实验表明其显著提高了编译成功率和功能正确性。

GIFT: Bootstrapping Image-to-CAD Program Synthesis via Geometric Feedback

GIFT: 通过几何反馈提升图像到CAD程序合成

Giorgio Giannone, Anna Clare Doris, Amin Heyrani Nobari, Kai Xu, Akash Srivastava, Faez Ahmed

机构 * DeCoDE Lab, MIT（麻省理工学院DeCoDE实验室） ； Core AI, IBM（IBM核心人工智能） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出GIFT框架，通过几何反馈生成高质量训练样本，提升CAD程序生成的鲁棒性，无需额外标注。

Comments preprint

A Deep Dive into Scaling RL for Code Generation with Synthetic Data and Curricula

深入探讨通过合成数据和课程学习扩展强化学习用于代码生成

Cansu Sancaktar, David Zhang, Gabriel Synnaeve, Taco Cohen

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出多轮合成数据生成流程，通过教师模型迭代优化问题难度，提升代码生成性能，并系统研究任务难度、课程调度和环境多样性对强化学习训练的影响。

RECODE: Reasoning Through Code Generation for Visual Question Answering

RECODE: 通过代码生成进行视觉问答的推理

Junhong Shen, Mu Cai, Bo Hu, Ameet Talwalkar, David A Ross, Cordelia Schmid, Alireza Fathi

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

AI总结 RECODE通过代码生成实现视觉问答的可验证推理，优于传统方法。

Comments The authors are withdrawing this manuscript temporarily to conduct additional checks of the experimental setup and implementation. We plan to post an updated version after completing these checks

QSpark: Towards Reliable Qiskit Code Generation

QSpark：迈向可靠的Qiskit代码生成

Kiana Kheiri, Aamna Aamir, Andriy Miranskyy, Chen Ding

机构 * Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） 纠错

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

AI总结 QSpark通过GRPO和ORPO方法提升Qiskit代码生成的可靠性，在基准测试中取得显著成绩，但仍有提升空间。

Journal ref In Proceedings of the 3rd International Workshop on AI for Quantum and Quantum for AI (AIQxQIA 2025), co-located with ECAI 2025, CEUR Workshop Proceedings, Vol. 4153, Paper 6, pp. 1-12, 2025

TopoEdge: Topology-Grounded Agentic Framework for Edge Networking Code Generation and Repair

TopoEdge：基于拓扑的代理框架用于边缘网络代码生成与修复

Haomin Qi, Bohan Liu, Zihan Dai, Yunkai Gao

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 TopoEdge通过拓扑引导的检索增强生成框架，实现边缘网络配置的生成与修复，利用图神经网络和三个专门化代理协调生成-验证-修复循环。

Comments 6 pages, 4 figures, 3 tables

Journal ref IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC) 2026

Interaction2Code: Benchmarking MLLM-based Interactive Webpage Code Generation from Interactive Prototyping

Interaction2Code: 基于MLLM的交互式网页代码生成基准测试

Jingyu Xiao, Yuxuan Wan, Yintong Huo, Zixin Wang, Xinyi Xu, Wenxuan Wang, Zhiyao Xu, Yuhang Wang, Michael R. Lyu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, China（香港中文大学） ； Singapore Management University, Singapore（新加坡管理学院） ； Renmin University of China, China（中国人民大学） ； Tsinghua University, China（清华大学） ； Southwest University, China（西南大学） 纠错

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

AI总结 Interaction2Code提出首个基于MLLM的交互式网页代码生成基准测试，识别MLLM在交互生成中的四个限制并提出四种增强策略。

Comments Published in the Proceedings of the 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2025)

VibeCodeHPC: An Agent-Based Iterative Prompting Auto-Tuner for HPC Code Generation Using LLMs

VibeCodeHPC: 基于大语言模型的多智能体迭代提示自动调优系统用于HPC代码生成

Shun-ichiro Hayashi, Koki Morita, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri

机构 * Graduate School of Informatics（信息学院研究生院） ； Nagoya University（名古屋大学） ； Information Technology Center（信息技术中心） 纠错

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

AI总结 VibeCodeHPC通过多智能体系统实现HPC代码的自动调优，利用大语言模型进行自然语言交互，提升代码性能与开发效率。

Surprisal-Guided Selection: Compute-Optimal Test-Time Strategies for Execution-Grounded Code Generation

惊讶引导的选择：为执行导向代码生成的计算最优测试时间策略

Jarrod Barnes

机构 * Arc Intelligence（Arc智能） 纠错

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

AI总结 本文提出惊讶引导选择策略，通过提升样本多样性和智能选择，优化执行导向代码生成任务的测试时间策略，实现计算最优的高成功率。

Comments 13 pages, 7 figures, 11 tables. Preprint. Code: https://github.com/jbarnes850/test-time-training

LLM-FSM: Scaling Large Language Models for Finite-State Reasoning in RTL Code Generation

LLM-FSM: 通过大规模语言模型扩展有限状态推理用于RTL代码生成

Yuheng Wu, Berk Gokmen, Zhouhua Xie, Peijing Li, Caroline Trippel, Priyanka Raina, Thierry Tambe

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 LLM-FSM通过大规模语言模型评估有限状态机在RTL代码生成中的表现，展示了模型在复杂性增加时的准确性下降及训练和测试扩展的影响。

Constitutional Spec-Driven Development: Enforcing Security by Construction in AI-Assisted Code Generation

宪法式规范驱动开发：通过构建确保AI辅助代码生成中的安全

Srinivas Rao Marri

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

AI总结 本研究提出宪法规范驱动开发方法，通过在规范层嵌入不可协商的安全原则，有效减少AI生成代码中的安全缺陷，提升开发过程中的安全性。

Comments 15 pages, 2 figures, 5 tables, 11 code listings, 14 references. Includes reference implementation and compliance traceability matrix

Canonical Intermediate Representation for LLM-based optimization problem formulation and code generation

基于LLM的优化问题建模与代码生成的规范中间表示

Zhongyuan Lyu, Shuoyu Hu, Lujie Liu, Hongxia Yang, Ming LI

机构 * The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出规范中间表示（CIR）以提升LLM在复杂运营规则下的优化问题建模与代码生成能力，通过多智能体框架实现高精度建模。

Comments 41 pages, 4 figures, 5 tables

OUNLP at TSAR 2025 Shared Task: Multi-Round Text Simplifier via Code Generation

OUNLP在TSAR 2025共享任务中的表现：通过代码生成的多轮文本简化

Cuong Huynh, Jie Cao

机构 * School of Computer Science University of Oklahoma（计算机科学学院俄克拉荷马大学） 纠错

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

AI总结 OUNLP通过代码生成在TSAR 2025共享任务中提出多轮文本简化方法，利用基于规则和LLM的联合简化技术提升可读性控制的文本简化性能。

Comments Accepted to TSAR 2025 Workshop at EMNLP2025

The Cream Rises to the Top: Efficient Reranking Method for Verilog Code Generation

顶层的奶油：一种高效的Verilog代码生成重排序方法

Guang Yang, Wei Zheng, Xiang Chen, Yifan Sun, Fengji Zhang, Terry Yue Zhuo

机构 * Northwest Polytechnical University, Shaanxi, China（西北工业大学） ； Nantong University, Jiangsu, China（南通大学） ； Minzu University of China, Beijing, China（中央民族大学） ； City University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港城市大学） ； Monash University, Victoria, Australia（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VCD-RNK模型，通过语义对齐问题解决Verilog生成中的领域知识不足问题，提升代码生成的可靠性与效率。

Comments Work in Progress

Model-Driven Quantum Code Generation Using Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation

基于大语言模型和检索增强生成的模型驱动量子代码生成

Nazanin Siavash, Armin Moin

机构 * Department of Computer Science University of Colorado Colorado Springs (UCCS)（计算机科学系 佛罗里达大学科罗拉多州春分校） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型和检索增强生成技术，通过UML模型生成量子代码，提升量子计算代码的准确性和一致性。

Comments This paper is accepted to the New Ideas and Emerging Results (NIER) track of the ACM/IEEE 28th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS)

Show and Tell: Prompt Strategies for Style Control in Multi-Turn LLM Code Generation

Jeremiah Bohr

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

Comments 23 pages, 2 figures, 3 tables. Under review

VeriGuard: Enhancing LLM Agent Safety via Verified Code Generation

Lesly Miculicich, Mihir Parmar, Hamid Palangi, Krishnamurthy Dj Dvijotham, Mirko Montanari, Tomas Pfister, Long T. Le

机构 * Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

Comments 22 pages

CrossPL: Evaluating Large Language Models on Cross Programming Language Code Generation

Zhanhang Xiong, Dongxia Wang, Yuekang Li, Xinyuan An, Wenhai Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

LLM Performance for Code Generation on Noisy Tasks

Radzim Sendyka, Christian Cabrera, Andrei Paleyes, Diana Robinson, Neil Lawrence

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

Hallucination by Code Generation LLMs: Taxonomy, Benchmarks, Mitigation, and Challenges

Yunseo Lee, John Youngeun Song, Dongsun Kim, Jindae Kim, Mijung Kim, Jaechang Nam

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

Comments 15 pages, 4 figures

LibEvolutionEval: A Benchmark and Study for Version-Specific Code Generation

Sachit Kuhar, Wasi Uddin Ahmad, Zijian Wang, Nihal Jain, Haifeng Qian, Baishakhi Ray, Murali Krishna Ramanathan, Xiaofei Ma, Anoop Deoras

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Albuquerque, New Mexico, USA, April 2-7, 2025

Assessing LLM code generation quality through path planning tasks

Wanyi Chen, Meng-Wen Su, Mary L. Cummings

机构 * Duke University（杜克大学） ； George Mason University（乔治·玛莎姆大学） 纠错

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

Carbon Footprint Evaluation of Code Generation through LLM as a Service

Tina Vartziotis, Maximilian Schmidt, George Dasoulas, Ippolyti Dellatolas, Stefano Attademo, Viet Dung Le, Anke Wiechmann, Tim Hoffmann, Michael Keckeisen, Sotirios Kotsopoulos

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

Comments Stuttgart Symposium, Springer

API-Assisted Code Generation for Question Answering on Varied Table Structures

Yihan Cao, Shuyi Chen, Ryan Liu, Zhiruo Wang, Daniel Fried

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

Comments EMNLP 2023 camera ready, 13 pages, 11 figures

Journal ref Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics, 2023, pages 14536-14548, Singapore

Benchmarking Prompt Engineering Techniques for Secure Code Generation with GPT Models

Marc Bruni, Fabio Gabrielli, Mohammad Ghafari, Martin Kropp

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

Comments Accepted at the 2025 IEEE/ACM Second International Conference on AI Foundation Models and Software Engineering (Forge 2025). 10 pages, 7 figures, 5 tables

Using Code Generation to Solve Open Instances of Combinatorial Design Problems

Christopher D. Rosin

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

SketchFill: Sketch-Guided Code Generation for Imputing Derived Missing Values

Yunfan Zhang, Changlun Li, Yuyu Luo, Nan Tang

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

Comments 19 pages, 6 figures

Seeker: Towards Exception Safety Code Generation with Intermediate Language Agents Framework

Xuanming Zhang, Yuxuan Chen, Yiming Zheng, Zhexin Zhang, Yuan Yuan, Minlie Huang

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

Comments 30 pages, 9 figures, submitted to ARR Dec

Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation

Yi Cui

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