代码大模型 / AI 编程

EvoPINN: Agentic Discovery of Executable Algorithms for Physics-Informed Neural Networks

EvoPINN：面向物理信息神经网络可执行算法的智能体式发现框架

Peng Yin, Kai Li, Yifan Zhang, Jian Cheng

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉科学学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 EvoPINN是智能体式框架，将PINN开发转化为基于执行的算法发现，通过LLM智能体迭代优化，自主发明SLRC-PINN，可显著降低PDE求解的相对L₂误差，为科学计算提供新机制。

Progress in Benchmarking Generics for Mathematical Computation

数学计算泛型基准测试的进展

Daniel Pang, Stephen M. Watt

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

AI总结 该研究推出SciGMark 1.5基准，对比Rust等语言的泛型与专用实现，扩展了符号计算相关测试，揭示泛型编程成本与类型解析时机等因素相关，为泛型性能优化提供依据。

Think Short, Defer Smart, Act, and Repeat: Calibrated Reasoning and Uncertainty-Aware Deferral for Edge LLM Agents

短思考、智能延迟、行动与循环：面向边缘大语言模型智能体的校准推理与感知不确定性的延迟机制

Amirmohammad Farzaneh, Osvaldo Simeone

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

AI总结 该研究提出TSDS框架，结合收敛探测器与困惑度延迟规则，经LTT流程校准后，可在边缘LLM智能体上减少43%-73%的思考计算量，同时保证奖励与云端调用率，在多类基准任务上表现优异。

SecDrift: Measuring Sector-Conditioned Security Drift in AI-Generated Code

SecDrift：测量人工智能生成代码中特定领域条件下的安全漂移

Narayanaswami Natraj Bharadwaj, Dhivya Chandramouleeswaran

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

AI总结 研究大语言模型在关键基础设施代码生成中特定领域提示的安全效果，提出SecDrift基准，通过多模型多领域评估发现行业提示安全优势不显著，模型选择影响大，强调模型选择是更可靠的安全杠杆并开源相关内容。

Comments 11 pages, 3 figures

TopoFE: topology-aware LLM-guided Automated Feature Engineering

TopoFE：拓扑感知的大语言模型引导的自动特征工程

Sha Li, Naren Ramakrishnan

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 研究表格学习中自动特征工程问题，提出拓扑感知多岛进化框架TOPOFE，结合特定族探索、自适应提示记忆和拓扑引导知识转移，在多个公共数据集实验中，相比现有方法有改进，能发现更多样可转移特征程序。

Enhancing SLMs for Sustainable Code Optimization in Radio-Astronomy

增强小型语言模型以实现射电天文学中的可持续代码优化

Elisa Chiarotto, Jingbo Li, P. Chris Broekema, Rob V. van Nieuwpoort

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

AI总结 研究利用小型语言模型（SLMs）优化射电天文学代码，通过多采样生成策略和纳入编译器反馈两种方式增强SLMs，提高代码生成质量和性能，用更少计算资源匹配或超越大型单生成模型，且使所有测试模型持续改进。

Multi-turn RL with Structural and Performance Aware Rewards for CUDA Kernel Generation

用于 CUDA 内核生成的具有结构和性能感知奖励的多轮强化学习

Quazi Ishtiaque Mahmud, Nesreen K. Ahmed, Ali Jannesari

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Cisco AI Research（思科人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对 CUDA 内核生成，提出 CudaPerf 框架，结合可验证执行奖励与结构代码感知奖励，分离线排序和在线训练两阶段，利用执行反馈迭代细化，通过实验证明其显著优于基线，在加速和正确性上有大幅提升。

WaveformQA: Benchmarking LLM Temporal Reasoning on Digital Waveforms

WaveformQA：对数字波形上的大语言模型时间推理进行基准测试

Yichuan Liu, Daniel Cummings, Nick Vadlamudi

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

AI总结 研究大语言模型对数字波形的时间推理能力，提出开源问答基准WaveformQA，含360个不同难度问题，波形由开源设计生成。评估发现模型在简单查询有准确率，但复杂问题上因窗口限制等性能下降，JSON表示可提高准确率，框架支持扩展实验。

Comments 10 pages; abridged version published in IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD), 2026

Scaling Closed-Loop Feature Channel Configuration with LLMs

使用大语言模型扩展闭环特征通道配置

Tolgay Atinc Uzun, Radu Timofte, Dmitry Ignatov

机构 * University of Würzburg（维尔茨堡大学） ； Computer Vision Lab, CAIDAS & IFI（计算机视觉实验室，CAIDAS与IFI） 纠错

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

AI总结 研究用大语言模型扩展闭环特征通道配置，将搜索设置扩展到每个微调周期250个候选网络，分析大量候选网络，发现准确率呈正线性趋势，参数效率提高，还揭示了架构规律，表明通道搜索信号可转移。

Comments 15 pages, 8 figures

Learn2Zinc: Fine-tuning Small Language Models for Text-to-Model Translation in MiniZinc

Learn2Zinc：微调小型语言模型以实现MiniZinc中的文本到模型翻译

Serdar Kadioglu, Karthik Uppuluri

机构 * AI Center of Excellence, Fidelity Investments（富达投资卓越人工智能中心） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对小型语言模型在MiniZinc文本到模型翻译的难题，提出跨模型错误引导方法，收集语法错误构建训练数据集微调模型，提升执行准确率至98%，虽语法可学但约束推理仍具挑战，且开源相关资源供后续研究。

Comments CP 2026 Workshop on LLMs meet Constraint Solving

An Analysis of Residual-Stream Geometry Across Transformer Depth

跨Transformer深度的残差流几何分析

Sunit Bhattacharya, Ravi Shankar Kolli

机构 * ProRata AI（ProRata人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究跨Transformer深度的残差流几何规律，提出以转换为中心的分析方法，通过相对位移等测量揭示规律，如相对位移与层有关、旋转幅度恒定等，构建了测量框架，表明深度曲线依赖模型且条件稳定。

Verify, Repair, Repeat, or Stop? Robust Stopping for Noisy Verify-Repair Loops in LLM Agents

验证、修复、重复还是停止？大语言模型代理中用于有噪声验证-修复循环的稳健停止方法

Yitao Wu, Si Shen, Rui Yang, Hong Peng, Bin Hu

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

AI总结 研究大语言模型代理中验证-修复循环有噪声时缺乏停止原则的问题，提出VRR-Stop框架，通过四参数噪声模型和信念过滤估计有效性，依真实边际增益符号决策，配对VRR-Guard，提升了停止可靠性与真实有效性。

Comments 18 pages, 10 figures, 10 tables. Under review

Commenting with Copilot: A Taxonomy and Multi-Year Analysis of Student Code-Generation Specifications

使用Copilot进行注释：学生代码生成规范的分类法和多年分析

Nasser Giacaman, Valerio Terragni, Paul Denny, Viraj Kumar

机构 * University of Auckland（奥克兰大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 研究人工智能代码工具融入编程环境下学生代码生成规范，通过分析四年数据集，引入涵盖注释类型、代码表达水平和代码结构的分类法，用自动分类研究维度变化及学生反思，发现学生注释特点及关注点。

Comments 7 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted in the Proceedings of the 2nd ACM Virtual Global Computing Education Conference (SIGCSE Virtual 2026)

Reinforcement Learning with Verifiable Physics: Post-training LLMs with Continuous Rewards

具有可验证物理的强化学习：具有连续奖励的训练后语言模型

Pengfei Cai, Utkarsh Utkarsh, Alan Edelman, Christopher Vincent Rackauckas, Rafael Gomez-Bombarelli

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究针对偏微分方程求解器代码生成，引入RLVP强化学习训练后框架，通过混合验证器解决可验证性问题，在多PDE族训练单个策略，优于基线且有零样本改进转移，训练后小LLM表现良好，策略有组合性证据。

Large Language Models (LLMs) and Generative AI in Cybersecurity and Privacy: A Survey of Dual-Use Risks, AI-Generated Malware, Explainability, and Defensive Strategies

大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能在网络安全与隐私中的应用：两用风险、人工智能生成的恶意软件、可解释性及防御策略综述

Kiarash Ahi, Saeed Valizadeh

机构 * Virelya Intelligence Research Labs（Virelya智能研究实验室） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 综述大型语言模型和生成式人工智能在网络安全中的应用，涵盖两用风险等多方面。通过回顾众多资料及实际案例研究，给出负责任部署建议与安全路线图，为应对人工智能驱动的网络安全挑战提供关键参考。

Comments Invited survey paper. 10 pages, 5 figures, 2 tables

Journal ref IEEE 6th Silicon Valley Cybersecurity Conference (SVCC), San Francisco, CA, USA, 2025, pp. 1-10

Mitigating Errors in LLM-Generated Web API Invocations via Retrieval-Augmented Generation and Constrained Decoding

通过检索增强生成和约束解码减轻大语言模型生成的Web API调用中的错误

Daniel Maninger, Leon Chemnitz, Jannis Brugger, Tushar Lamba, Amir Molzam Sharifloo, Mira Mezini

机构 * Technische Universität Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森人工智能中心） ； Pariton AI ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（应用网络安全国家研究中心ATHENE） 纠错

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

AI总结 研究如何减轻大语言模型生成的Web API调用错误，提出检索增强生成（RAG）和约束解码（CD）两种互补方法，设计相应技术细节，在合成和真实数据集上评估，结果显示RAG、CD各有优劣，能提升Web API调用代码正确性。

Comments 54 pages, 11 figures; supersedes arXiv:2509.20172v6, which is a discarded journal extension of our work

KAT-Coder-V2.5 Technical Report

KAT-Coder-V2.5技术报告

Bo Huang, Fengxiang Li, Hao Xu, Haoyang Huang, Hongyi Fu, Jinhua Hao, Kun Yuan, Minglei Zhang, Pengcheng Xu, Shiyang Liu, Wenhao Zhuang, Yuze Shi, Zongxian Feng, Chao Wang, Cheng He, Chongling Rao, Deyu Cao, Fan Yang, Gang Xiong, Haochen Liu, Jiabao Li, Jian Liang, Jinghui Jia, Jingwen Chang, Jun Du, Junyu Shi, Min Li, Mingqi Wu, Qiang Gao, Shangpeng Yan, Shaotong Qi, Shu Xu, Shuo Zhou, Tiankuo Xu, Tong Zheng, Weilun Zhao, Xiancheng Meng, Xianda Sun, Xiaoyu Jiang, Xunhao Jia, Yao Xia, Yimeng Xu, Yinghan Cui, Yingpeng Chen, Yiwen Ning, Yong Wang, Yuxuan Sun, Zhongsheng Liu, Ming Sun, Cheng Luo, Chen Yang, Han Li, Kun Gai

机构 * KwaiKAT Team（快手KwaiKAT团队） 纠错

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

AI总结 介绍KAT-Coder-V2.5这一专注编码的智能模型，针对其受环境等因素限制的问题，通过端到端框架及多种技术手段解决，经多方法扩展强化学习并统一专家知识，在多个基准测试中取得优异成绩。

Comments 24 pages, 5 figures

dOPSD: On-Policy Self-Distillation for Diffusion Language Models

dOPSD：扩散语言模型的策略内自蒸馏

Phuong Tuan Dat, Qi Li, Xinchao Wang

机构 * 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.CL、cs.AI

AI总结 研究扩散语言模型强化推理难的问题，提出dOPSD，通过从学生去噪轨迹直接推导教师特权信息，实现策略内自蒸馏，提升模型在数学推理和代码生成等任务表现。

Builder, Defender, Breaker: The Case Against Removing the Human from the AI-Driven Security Lifecycle

构建者、防御者、破坏者：反对从人工智能驱动的安全生命周期中移除人类的理由

Mohamed Chahine Ghanem

机构 * School of Computer Science and Mathematics, Keele University（基尔大学计算机科学与数学学院） ； Cybersecurity Institute, University of Liverpool（利物浦大学网络安全研究所） 纠错

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

AI总结 探讨人工智能在安全生命周期中集多角色于一身的现象，指出移除人类会带来问题，基于多领域证据论证人类应是安全生命周期的永久结构要求，并阐述人机合理分工。

Comments 7 pages

Effectiveness of LLM-based Software Diversity for Reliability Improvement -- an Empirical Study

基于大语言模型的软件多样性对可靠性提升的有效性——一项实证研究

Gabriel Almeida, Ilir Gashi, Vladimir Stankovic, João R. Campos

机构 * University of Coimbra, CISUC/LASI（科英布拉大学，CISUC/LASI） ； Centre for Software Reliability（软件可靠性中心） ； Department of Informatics Engineering（信息工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； City St George’s, University of London（伦敦城市圣乔治大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型能否成为软件多样性的实用生成器及提升可靠性程度。通过扩展经典实证研究，对多种规范程序进行测试，探索大语言模型多样性多维度影响，结果表明其能助力可靠性提升。

Benchmarking API Drift in LLM-Generated Quantum Code Across Successive SDK Versions

跨连续软件开发工具包版本对大语言模型生成的量子代码中的 API 漂移进行基准测试

Mohammad Arif Rasyidi, Syahirul Faiz

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Khalifa University（卡利法大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型生成的量子代码能否可靠适配特定 SDK 版本（API 漂移问题），引入量子 API 漂移基准，以 Qiskit 为例评估 17 个模型，揭示版本对齐是量子代码生成评估新维度及 API 漂移恢复情况。

Safe and Adaptive Cloud Healing: Verifying LLM-Generated Recovery Plans with a Neural-Symbolic World Model

安全且自适应的云修复：使用神经符号世界模型验证LLM生成的恢复计划

Junyan Tan, Haoran Lin, Siyuan Guo, Yichen Fang, Xinyue Luo, Tianyu Shen, Zeyu Qiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出PASE框架，将LLM作为规划引擎生成恢复计划，通过神经符号世界模型验证可行性，并利用DRL优化提示，实现动态自适应修复，显著降低恢复时间并提高未知故障检测精度。

Comments 13 pages

Is One Layer Enough? Training A Single Transformer Layer Can Match Full-Parameter RL Training

一层就够了吗？训练单个Transformer层可以匹配全参数RL训练

Zijian Zhang, Rizhen Hu, Athanasios Glentis, Dawei Li, Chung-Yiu Yau, Hongzhou Lin, Mingyi Hong

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Peking University（北京大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 发现RL训练收益高度集中在少数Transformer层，仅训练单层即可恢复大部分全参数RL收益，且高贡献层集中在模型中部。

Citation Discipline in Spec-Driven Development: A Cross-Model Empirical Study of Output Determinism and Automated Hallucination Detection in LLM-Generated Code

规范驱动开发中的引用规范：LLM生成代码的输出确定性与自动幻觉检测的跨模型实证研究

Subham Panda

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

AI总结 通过对比三种规范驱动开发框架，发现强制引用要求会降低输出确定性但能实现自动幻觉检测，该权衡在不同模型间一致。

Comments 17 pages

Quantization Inflates Reasoning: Token Inflation as a Hidden Cost of Low-Bit Reasoning Models

量化膨胀推理：低比特推理模型的隐藏成本——令牌膨胀

Xinyu Lian, Walid Krichene, Beichen Huang, Masahiro Tanaka, Olatunji Ruwase, Li Zhang, Minjia Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软） ； Anyscale ； Snowflake 纠错

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

AI总结 研究发现低比特后训练量化虽保持推理准确性，但会显著增加推理令牌使用量，导致端到端服务性能下降，并提出了CoT令牌膨胀比来量化该效应。

Axon: A Synthesizing Superoptimizer for Tensor Programs

Axon：张量程序的综合超优化器

Akash Kothari, Shaowei Zhu, Daniel Kroening, Chungha Sung

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 提出Axon，一种通过程序综合自动生成目标指令并探索语义等价变体以选择最佳性能内核的张量程序超优化器，利用SMT保证变换语义正确性。

Beyond the Autoregressive Horizon: A Comprehensive Survey of Diffusion Models, World Modelling, and State Space Models for Code

超越自回归视野：扩散模型、世界模型和状态空间模型在代码领域的综合综述

Kishan Maharaj, Ashita Saxena, Srikanth Tamilselvam

机构 * IBM 纠错

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

AI总结 综述扩散模型、代码世界模型和状态空间模型在代码生成中的潜力，以克服自回归模型在全局规划、长程依赖和执行语义方面的局限，并展望“系统2”代码生成智能体。

Comments 14 Pages, 1 Table, 1 Figure

ReNIO: Reweighting Negative Trajectory Importance for LLM On-Policy Distillation

ReNIO: 为大语言模型在线策略蒸馏重加权负轨迹重要性

Chen Lin, Kedi Chen, Wei Zhang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出ReNIO方法，通过学生-教师概率比识别错误推理轨迹中的关键令牌并加权，在不依赖最终答案正确性的情况下提升在线策略蒸馏效果，在数学推理和代码生成任务上取得显著提升。

Comments 15 pages

Turning Intent into Specifications: A Benchmark and an Interactive User-Assistant Agent

将意图转化为规范：一个基准测试和一个交互式用户助手代理

Hao Wang, Ligong Han, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森AI实验室） ； IBM Core AI（IBM核心AI） 纠错

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

AI总结 提出SpecBench基准和Buddy代理，通过形态分析分解用户意图、模拟用户评估设计选择，将焦点从代码生成转向人机协作规范制定。

Know Your Limits : On the Faithfulness of LLMs as Solvers and Autoformalizers in Legal Reasoning

了解你的局限：LLM在法律推理中作为求解器和自动形式化工具的忠实性

Olivia Peiyu Wang, Sanna Wong-Toropainen, Daneshvar Amrollahi, Ryan Bai, Tashvi Bansal, Arush Garg, Leilani H. Gilpin

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Univ. Helsinki（赫尔辛基大学） ； CodeX, Stanford（斯坦福大学CodeX中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Canyon Crest Academy（峡谷峰学院） ； Monta Vista High School（蒙塔维斯塔高中） ； Los Altos High School（洛斯阿尔托斯高中） 纠错

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

AI总结 研究LLM在法律推理中是否忠实执行逻辑推理，发现LLM基于形式推理的高性能掩盖了范围清洗等不忠实模式，揭示基准准确性与逻辑忠实性之间的根本差距。

Comments 10 pages, submitted to COLM 2026 (under review, average score of 6.25 across 4 reviewers) and accepted by the AI4Law and AI4Math workshops at ICML. This is the version where we already addressed most of the reviews from the COLM & AI4Law &; AI4Math reviewers