代码大模型 / AI 编程

Multi-LCB: Extending LiveCodeBench to Multiple Programming Languages

Multi-LCB: 将 LiveCodeBench 扩展到多种编程语言

Maria Ivanova, Pavel Zadorozhny, Rodion Levichev, Ivan Petrov, Adamenko Pavel, Ivan Lopatin, Alexey Kutalev, Dmitrii Babaev

机构 * GigaCode ； Yandex School of Data Analysis, Applied AI Institute（Yandex数据分析学院，应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出 Multi-LCB 基准，将 LiveCodeBench 的 Python 任务扩展到 12 种编程语言，评估 LLM 跨语言代码生成能力，发现 Python 过拟合和语言特定污染等问题。

Comments ICLR 2026

From Specification to Execution: AI Assisted Scientific Workflow Management

从规范到执行：AI辅助的科学工作流管理

Komal Thareja, Hamza Safri, Rajiv Mayani, Anirban Mandal, Ewa Deelman

机构 * RENCI, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, USA（RENCI，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Information Sciences Institute, University of Southern California, Marina del Rey, CA, USA（信息科学研究所，南加州大学马里纳德尔雷耶斯分校） 纠错

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

AI总结 提出一种AI辅助方法，通过规范驱动的工作流生成、自动化调试和分布式执行，结合Pegasus与MCP层，实现从自然语言到大规模科学工作流的端到端管理。

LoopCoder-v2: Only Loop Once for Efficient Test-Time Computation Scaling

LoopCoder-v2: 仅循环一次以实现高效的测试时计算扩展

Jian Yang, Shawn Guo, Wei Zhang, Tianyu Zheng, Yaxin Du, Haau-Sing Li, Jiajun Wu, Yue Song, Yan Xing, Qingsong Cai, Zelong Huang, Chuan Hao, Ran Tao, Xianglong Liu, Wayne Xin Zhao, Mingjie Tang, Weifeng Lv, Ming Zhou, Bryan Dai

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； IQuest Research ； Langboat（浪波） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文提出并行循环Transformer（PLT）并研究循环次数选择，发现两循环变体在代码生成等任务上显著提升，而三循环以上性能下降，揭示了增益-成本权衡。

Unlocking LLM Code Correction with Iterative Feedback Loops

解锁大语言模型代码修正的迭代反馈循环

Le Zhang, Suresh Kothari

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

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

AI总结 研究通过执行反馈迭代修正代码的能力，提出评估指标并分析推理与非推理模型在利用反馈上的差异，发现推理模型显著优于非推理模型，且语法和运行时错误比逻辑错误更易修正。

Comments 22 pages, 14th Computing Conference 2026

REFLEX: Reflective Evolution from LLM Experience

REFLEX: 基于大语言模型经验的反思进化

Pan Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出REFLEX框架，通过解耦视觉诊断与代码生成实现可审计的高效策略进化，在控制任务和天线阵列合成中展现优异样本效率。

Imperfect Visual Verification for Code Edition : A Case Study on TikZ

代码编辑的不完美视觉验证：以TikZ为例的案例研究

Charly Reux, Mathieu Acher, Djamel Eddine Khelladi, Clément Quinton, Olivier Barais

机构 * Univ Rennes, Inria, IRISA, INSA（里昂大学、Inria、IRISA、INSA） ； Univ Rennes, Inria, CNRS, IUF, IRISA（里昂大学、Inria、CNRS、IUF、IRISA） ； Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA（里昂大学、Inria、CNRS、IRISA） ； Univ. Lille, CNRS, Inria（里尔大学、CNRS、Inria） ； Univ. Rennes, IRISA, Inria（里昂大学、IRISA、Inria） 纠错

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

AI总结 针对TikZ等视觉代码定制任务，研究不完美验证器在迭代精炼中的有效性，发现即使不完美验证器也能适度准确判断指令是否应用，反馈对弱模型提升显著。

Towards Direct Latent-Space Synthesis for Parallel Branches in LLM-Agent Workflows

面向LLM-Agent工作流中并行分支的直接潜在空间合成

Shikun Liu, Mufei Li, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Meta 纠错

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

AI总结 提出Parallel-Synthesis框架，通过直接利用并行工作代理的KV缓存进行合成，避免文本拼接冗余，在9个数据集上匹配或超越文本合成，并将首令牌延迟降低2.5-11倍。

Token Complexity Theory for AI-Augmented Computing

AI增强计算的Token复杂度理论

Jie Wang

机构 * Richard Miner School of Computing and Information Sciences, University of Massachusetts, Lowell, MA（理查德·米纳尔计算与信息科学学院，马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 提出Token复杂度作为AI增强计算中查询与响应成本的形式化度量，建立AI-Oracle图灵机框架，证明单调性、凸性、价格敏感性和任务排序的价格相对性等基本定理。

Comments 25 pages, 1 figure

Breaking Entropy Bounds: Accelerating RL Training via MTP with Rejection Sampling

打破熵界：通过带拒绝采样的多令牌预测加速强化学习训练

Yucheng Li, Huiqiang Jiang, Yang Xu, Jianxin Yang, Yi Zhang, Yizhong Cao, Yuhao Shen, Fan Zhou, Rui Men, Jianwei Zhang, An Yang, Bowen Yu, Bo Zheng, Fei Huang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team, Alibaba Inc（阿里巴巴集团 Qwen 团队） 纠错

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

AI总结 针对强化学习训练中多令牌预测接受率因熵波动而下降的问题，提出Bebop方法，采用概率拒绝采样和端到端TV损失优化，实现高达95%接受率和1.8倍加速。

T2MM: An LLM Supported Architecture For Inquiry-Based Modeling

T2MM：一种支持基于探究建模的LLM架构

John Kos, Rudra Singh, Ashok Goel

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出T2MM架构，利用LLM在生态建模软件VERA中生成交互式模型，优于全代码生成基线。

Comments 16 pages, 4 figures

Mind the Gap: Can Frontier LLMs Pass a Standardized Office Proficiency Exam?

注意差距：前沿大语言模型能否通过标准化办公能力考试？

Tengchao Lv, Dongdong Zhang, Jiayu Ding, Yilin Jia, Yuzhong Zhao, Yupan Huang, Wenshan Wu, Xiangyang Zhou, Shaohan Huang, Nan Yang, Li Dong, Lei Cui, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 基于中国计算机等级考试（NCRE）的200个综合操作任务，评估7个前沿LLM在Word、Excel和PowerPoint自动化中的表现，发现单轮模型最高得分率36.6%，带执行反馈的智能体系统达68.8%，仍低于95.5%的社区参考分，表明可靠细粒度办公自动化仍是重大挑战。

Comments 21 pages, 5 figures

Multi-task LLMs for Bug Classification: Efficient Inference with Auxiliary Decoding Heads

多任务大语言模型用于缺陷分类：基于辅助解码头的高效推理

Nikolai Rozanov

机构 * Recurse Ltd. ； Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院计算机系） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级多任务大语言模型（MLC），通过令牌对齐算法和优化训练策略，实现全文件上下文下的行级缺陷定位，性能与代理方法相当但推理延迟降低数个数量级。

Comments 8 pages, 6 pages appendix

A Constrained Natural-Language Interface for Variational Multi-Physics Finite Element Simulations in FEniCS

FEniCS中变分多物理场有限元模拟的受约束自然语言接口

Nilay Upadhyay, Wesley F. Reinhart

机构 * Department of Engineering Science and Mechanics, The Pennsylvania State University（工程科学与力学系，宾夕法尼亚州立大学） ； Department of Materials Science and Engineering, The Pennsylvania State University（材料科学与工程系，宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种受约束的自然语言接口，将LLM限制在前端任务（解析提示、生成Gmsh代码），后端使用确定性模板求解器，在基准测试中实现100%解析率和90%几何生成成功率。

Comments 23 pages, 17 figures

PriFT: Prior-Support Guided Supervised Fine-Tuning

PriFT: 先验支持引导的监督微调

Ke Wang, Shuangqi Li, Mathieu Salzmann, Pascal Frossard

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 提出PriFT方法，利用冻结的预训练模型计算token权重，避免在线模型导致的自我强化动态，在数学推理、代码生成和医疗问答任务中取得SFT最优结果，并为后续RL提供更好初始化。

Comments The first two authors contributed equally to this work

Liberating LLM Capabilities in Full-Duplex Speech Models

在全双工语音模型中释放LLM能力

Luoyuan Zhang, Bokai Xu, Junbo Cui, Weiyue Sun, Yingjing Xu, Hanyu Liu, Yuan Yao

机构 * Royal Zhang（皇家张） 纠错

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

AI总结 提出Listen-Write-Speak (LWS)三通道范式，使LLM在共享因果注意力上下文中同时监听、书写可见文本并实时口语回应，无需架构修改，实现全双工交互。

TESTNAV: Pareto-Guided Search for Compositional Robustness Testing

TESTNAV：面向组合鲁棒性测试的帕累托引导搜索

Arooj Arif, Tobias Hartung, Elena Botoeva, Alexandros Koliousis

机构 * Northeastern University London（伦敦东北大学） ； University of Kent（肯特大学） 纠错

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

AI总结 TESTNAV是帕累托引导的鲁棒性测试框架，采用NSGA-II近似双目标帕累托前沿，在四类跨模态基准上，以35.8%-89.3%的扰动空间实现比基线快2.15倍的帕累托前沿恢复。

A Fully Automated, Deployment-Aware Testing Pipeline for IoT-Based Automotive Applications

面向物联网汽车应用的全自动、感知部署的测试流水线

Denesa Zyberaj, Roman Vintonyak, Pascal Hirmer, Marco Aiello

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

AI总结 针对物联网汽车应用的测试难题，提出结合LLM、VLM及人在回路机制的感知部署测试流水线，经CPDS案例验证可实现全需求覆盖与高准确率，适配OEM-供应商测试工作流。

Comments Submitted, accepted and presented at IoTBDS26

LLM as Detector: An In-context Learning Approach for Tabular Anomaly Detection

作为检测器的大语言模型：一种用于表格异常检测的上下文学习方法

Tu Anh Hoang Nguyen, Dang Nguyen, Thuc Duy Le, Trung Le, Sunil Gupta

机构 * Applied Artificial Intelligence Initiative (A2I2), Deakin University（应用人工智能计划（A2I2），迪肯大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Monash University（莫纳什大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出LLM-Detector框架，利用LLM的上下文学习能力进行表格异常检测，在24个数据集上对比15个SOTA基线均获提升，且无需微调或神经网络训练，降低了计算成本。

Comments Accepted at International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) 2026

A Comprehensive Review of Large Language Models for Nanophotonics: From Surrogate Modeling to Autonomous Design

面向纳米光子学的大语言模型综合综述：从代理建模到自主设计

Huanshu Zhang, Kegeng Tang, Lei Kang, Sawyer D. Campbell, Zihao Wang, Douglas H. Werner

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

AI总结 该综述探讨大语言模型（LLMs）如何通过语义接口、代码生成及工具编排改进纳米光子学工作流，梳理相关方法的两类模式及跨学科应用，展望具备物理感知的多模态基础模型，推动AI从被动工具向主动科研合作者转变。

Comments Accepted for publication in Advanced Photonics

GxP-Agent: Process-DAG Topology for Reliable Clinical Trial Programming with LLM Agents

GxP-Agent：基于流程有向无环图拓扑结构的可靠临床试验编程大模型智能体

Jaime Yan

机构 * Harrisburg University of Science and Technology（哈里斯堡科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于流程DAG拓扑的多智能体系统GxP-Agent，在临床试验编程任务上显著优于现有方法，实现了高结构匹配率，验证了编码领域流程知识为图拓扑的有效性。

Comments Preprint. 9 pages main text, 3 figures, plus references and appendix

Agentic Porting, Construction and Initial Verification and Validation of Libraries within the Open Source Unified TRAnsient Multi-Phase Advanced Reactor simulation Kit (Outram Park) Part I: Thermal Hydraulics

开源统一瞬态多相先进反应堆模拟工具包（Outram Park）中库的智能体迁移、构建及初步验证与确认 第一部分：热工水力

Theodore Kay Chen Ong, Ethan Yew Hoe Wong, Sicong Xiao

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

AI总结 本研究将OpenFOAM库智能体迁移至Rust语言的Outram-Foam库，开发了两相HEM壅塞流求解器，验证显示其吻合度良好，智能体编码可提升开源库开发效率，人类专业知识仍为关键。

Comments 78 pages, 21 figures, 17 tables

Comparing the Quality of Code Generated by Vibe Coding Tools

比较 vibe 编码工具生成代码的质量

Gustavo da Mota, Kiev Gama

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

AI总结 本研究对比 Lovable、v0、Replit 三种 vibe 编码工具生成代码的结构质量，发现三者存在不同质量特征，选择工具需考量结构层面的权衡。

Competing at Every Price Point with Agentic Evolution over a Menu of LLMs

基于LLMs菜单的智能体进化，在每个价格点展开竞争

Andrew Borthwick

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

AI总结 本研究提出进化元智能体RoboPhD，通过对含9个LLM端点的菜单进行智能体进化，在DS-1000和PaperFindingBench两个任务上，除一个位置外占据所有帕累托前沿槽位，实现各价格点的竞争优势。

Detecting Contaminated Code-Generation Prompt Batches via Influence Functions

利用影响函数检测受污染的代码生成提示批次

Francesco Quinzan, Noor Munir, Yishun Lu, Stephen Roberts

机构 * The University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出与威胁模型无关的CodeSIFT方法，利用影响函数检测受污染的代码生成提示批次，在3B至7B参数的三个代码LLM上，中高注入率下AUROC达0.98，性能优于静态分析基线。

StateBridge: Training-free Hidden-state Alignment for Latent Communication in LLM Multi-Agent Systems

StateBridge：面向大语言模型多智能体系统潜在通信的无训练隐藏状态对齐

Yanwen Peng, Delvin Ce Zhang, Xi Wang, Nikolaos Aletras

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 StateBridge 是一种无训练的潜在通信方法，通过闭式正交变换对齐大语言模型多智能体的隐藏状态，在 26 个模型-任务对中 22 个取得最优或并列最优性能，优于基线。

Comments 18 pages, 3 figures, 4 tables, accepted by COLM2026

From Visual Widgets to UI Code: Efficient Tool-Grounded Generation

从视觉控件到UI代码：高效的基于工具的生成

Houston H. Zhang, Tao Zhang, Li Gu, Linfeng Ye, Yuanhao Yu, Xinxin Zuo, Yang Wang, Zhixiang Chi

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级工具框架WidgetGen，在6个多模态模型和1000个控件上，其视觉重建指标优于直接提示和Widget2Code，且重建的图像-代码对可提升Qwen系列模型性能

Comments ECCV2026 (MUCG Workshop)

Does It Render Everywhere? A Study of Cross-Environment Compatibility in MLLM-Generated Webpages

它是否在所有环境中都能渲染？对多模态大语言模型（MLLM）生成网页的跨环境兼容性研究

Ziyun Guo, Jingyu Xiao, Yuqiang Sun, Yintong Huo

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

AI总结 该研究针对MLLM生成网页的跨环境兼容性问题，构建WebCompat数据集并开发XCompat检测器，发现68%的网页存在兼容性问题，XCompat的F1分数达0.903且性能优于现有工具与基线方法。

Developing LLM-based Multi-Agent Systems in Software Engineering: A Mixed-Method Experience Report

在软件工程中开发基于大语言模型（LLM）的多智能体系统：一项混合方法经验报告

Mariama Celi Serafim De Oliveira, Motunrayo Osatohanmen Ibiyo, Marco Gianrusso, Claudio Di Sipio, Davide Di Ruscio, Phuong T. Nguyen

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

AI总结 本文通过定量和定性分析，梳理软件工程中基于LLM的MAS现有框架，发现其基本组件覆盖良好但缺高级功能，摘要任务ROUGE分数无显著差异，为相关人员选框架提供指导。

Comments The paper has been peer reviewed and accepted for publication with the Empirical Software Engineering journal

Activation Probes Surface Code-Security Signals that the Model's Output Misses

激活探针：挖掘模型输出遗漏的表面代码安全信号

Ivan Wiryadi

专题命中 代码生成 ：coding agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出用线性探针分析开源审查器模型的激活值，发现其携带了仅通过模型提示无法获取的代码安全信号，可有效区分有漏洞与修复后的函数。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted at the TAIGR workshop, ICML 2026

Refined^2 Environment Classifiers

改进型^2环境分类器

Yuito Murase, Atsushi Igarashi

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

AI总结 本文针对带可变状态的MetaML风格多阶段编程，提出改进型环境分类器类型系统，排除有害作用域外溢，实现多级代码生成等功能，在Rocq中完成实现与机械化证明。