代码大模型 / AI 编程

AIRA: AI-Induced Risk Audit: A Structured Inspection Framework for AI-Generated Code

AIRA：AI诱导风险审计：一种用于AI生成代码的结构化检查框架

William M. Parris

机构 * BDB Labs（BDB实验室） ； Jurisprudential AI Governance Initiative（法理人工智能治理计划） 纠错

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

AI总结 本文提出AIRA框架，用于检测AI生成代码中的失败不真实模式，通过三个研究验证AI生成代码在严重性上的显著差异，适用于治理和安全关键系统。

Comments 15 pages, 6 tables. Introduces the Reward-Shaped Failure Hypothesis and AIRA, a deterministic inspection framework for detecting failure-untruthful patterns in AI-generated code. Includes three empirical studies and a strict matched-control replication

Automatic Dataset Construction (ADC): Sample Collection, Data Curation, and Beyond

自动数据集构建（ADC）：样本收集、数据整理与更广泛的领域

Minghao Liu, Zonglin Di, Jiaheng Wei, Zhongruo Wang, Hengxiang Zhang, Ruixuan Xiao, Haoyu Wang, Jinlong Pang, Hao Chen, Ankit Shah, Hongxin Wei, Xinlei He, Zhaowei Zhao, Haobo Wang, Lei Feng, Jindong Wang, James Davis, Yang Liu

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Amazon（亚马逊） ； SUSTech（华南理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出自动数据集构建方法ADC，通过LLM实现高效数据集生成，减少人工标注成本，构建包含12个主类和12000个细粒度子类的Clothing-ADC数据集，降低标签噪声至10.7%，并设计三个针对标签噪声和类别不平衡的基准数据集。

Stability-Weighted Decoding for Diffusion Language Models

扩散语言模型的稳定性加权解码

Yue Wu, Jian Huang

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，Location，Country） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，Location，Country） ； Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China（数据科学与人工智能系，香港理工大学，香港，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出稳定性加权解码方法，通过引入时间稳定性提升扩散语言模型的生成准确性与鲁棒性，实验表明其在代码生成和数学推理任务中表现优异。

LLM as a Tool, Not an Agent: Code-Mined Tree Transformations for Neural Architecture Search

将LLM作为工具而非代理：基于代码挖掘的树变换用于神经架构搜索

Masakazu Yoshimura, Zitang Sun, Yuiko Sakuma, Junji Otsuka, Atsushi Irie, Takeshi Ohashi

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） 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LLMasTool框架，通过树变换实现稳定且开放的模型进化，避免LLM的固有偏差，提升NAS在CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet16-120上的性能。

Comments 72 pages

Sampling for Quality: Training-Free Reward-Guided LLM Decoding via Sequential Monte Carlo

采样以保证质量：通过序列蒙特卡洛方法实现无训练奖励引导的大语言模型解码

Jelena Markovic-Voronov, Wenhui Zhu, Bo Long, Zhipeng Wang, Suyash Gupta, Kayhan Behdin, Bee-Chung Chen, Deepak Agarwal

机构 * LinkedIn 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于概率框架的奖励引导解码方法，通过结合模型转移概率和前缀依赖的奖励势能，改进传统解码方法的序列级质量优化。实验表明，该方法在代码生成和数学推理任务中显著提升性能。

CodeMMR: Bridging Natural Language, Code, and Image for Unified Retrieval

CodeMMR：连接自然语言、代码和图像以实现统一检索

Jiahui Geng, Qing Li, Fengyu Cai, Fakhri Karray

机构 * MBZUAI ； Linköping University（林雪平大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； TU Darmstadt（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CodeMMR，通过指令式多模态对齐，将自然语言、代码和图像嵌入共享语义空间，实现跨模态和语言的强泛化，优于基线模型，并提升RAG中的代码生成精度与视觉 grounding。

Journal ref CVPR 2026

AscendKernelGen: A Systematic Study of LLM-Based Kernel Generation for Neural Processing Units

AscendKernelGen: 一种针对神经处理单元的LLM基内核生成系统研究

Xinzi Cao, Jianyang Zhai, Pengfei Li, Zhiheng Hu, Cen Yan, Bingxu Mu, Guanghuan Fang, Bin She, Jiayu Li, Yihan Su, Dongyang Tao, Xiansong Huang, Fan Xu, Feidiao Yang, Yao Lu, Chang-Dong Wang, Yutong Lu, Weicheng Xue, Bin Zhou, Yonghong Tian

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Huawei（华为） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peking University（北京大学） 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AscendKernelGen框架，通过引入Ascend-CoT数据集和KernelGen-LM模型，提升NPU内核生成效率与正确性，实验显示复杂内核编译成功率从0%提升至95.5%。

Comments 33 pages,7 figures,16 tables

Information-Consistent Language Model Recommendations through Group Relative Policy Optimization

通过群体相对策略优化实现信息一致的语言模型推荐

Sonal Prabhune, Balaji Padmanabhan, Kaushik Dutta

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

AI总结 本文提出基于群体相对策略优化的强化学习框架，旨在提升语言模型在等效提示下的信息一致性，通过熵基帮助性和稳定性奖励优化模型稳定性。

Journal ref 2026 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI)

Acceptance Dynamics Across Cognitive Domains in Speculative Decoding

跨认知领域接受动态的推测解码

Saif Mahmoud

机构 * College of Engineering, Al Ain University Abu Dhabi, United Arab Emirates（阿联酋阿因大学工程学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了基于树的推测解码接受动态，分析了不同NLP任务领域对接受概率的影响，发现任务类型比树深度更能预测接受率，且聊天领域表现出较高的熵和接受率。

ALL-FEM: Agentic Large Language models Fine-tuned for Finite Element Methods

ALL-FEM：面向有限元方法的代理式大语言模型

Rushikesh Deotale, Adithya Srinivasan, Yuan Tian, Tianyi Zhang, Pavlos Vlachos, Hector Gomez

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

AI总结 ALL-FEM通过代理式AI与领域专用微调LLM结合，实现固体力学、流体力学及多物理场问题的自动有限元分析，其微调模型在39个基准测试中达到71.79%的代码级成功率。

Why Code, Why Now: An Information-Theoretic Perspective on the Limits of Machine Learning

为何编写代码，为何现在：从信息论的角度看机器学习的限制

Zhimin Zhao

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

AI总结 本文从信息结构角度探讨机器学习的限制，提出基于信息结构的五级可学习性层次，指出任务在该层次中的位置比模型属性更预测扩展效果。

LLMs for Text-Based Exploration and Navigation Under Partial Observability

基于部分可观测性的文本基于探索与导航中的大型语言模型

Stephan Sandfuchs, Maximilian Melchert, Jörg Frochte

机构 * AKIS -- Interdisciplinary Institute for Applied AI and Data Science Ruhr（AKIS——鲁尔跨学科应用人工智能与数据科学研究所） ； Bochum University of Applied Sciences（波鸿应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了大型语言模型在部分可观测环境下作为纯文本控制器的可行性，评估了九种不同LLM在探索和导航任务中的表现，发现推理调优模型在导航任务中表现更可靠，但效率仍低于理想路径。

Comments 15 pages, (to be published Springer Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering [LNICST] )

Skip-Connected Policy Optimization for Implicit Advantage

隐式优势下的跳连策略优化

Fengwei Teng, Jinyi Bai, Xinhao Yao, Demi Ruohan Wang, Jiahao Zhao, Zhijiang Guo

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出跳连优化方法，通过将推理分解为上游和下游阶段，利用密集奖励和蒙特卡洛采样提升性能，在数学基准和领域外任务中取得显著提升。

ChipSeek: Optimizing Verilog Generation via EDA-Integrated Reinforcement Learning

ChipSeek: 通过集成EDA的强化学习优化Verilog生成

Zhirong Chen, Kaiyan Chang, Zhuolin Li, Cangyuan Li, Xinyang He, Chujie Chen, Mengdi Wang, Haobo Xu, Yinhe Han, Huawei Li, Ying Wang

机构 * SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 ChipSeek通过集成EDA的强化学习框架，优化RTL代码生成，提升功能正确性和PPA指标。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

ModeX: Evaluator-Free Best-of-N Selection for Open-Ended Generation

ModeX：无需评估器的开放生成最佳-N选择

Hyeong Kyu Choi, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 ModeX提出一种无需外部评估器的最佳-N选择方法，通过识别主导语义共识的模态输出，提升开放生成任务的鲁棒性与效率。

Comments ACL 2026 Main

An Imperfect Verifier is Good Enough: Learning with Noisy Rewards

完美验证者并非必需：在有噪声奖励下学习

Andreas Plesner, Francisco Guzmán, Anish Athalye

机构 * Handshake AI ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 研究通过引入噪声探讨强化学习在有噪声奖励下的鲁棒性，发现15%的噪声率下验证准确率接近干净基线，表明不完美验证不影响RLVR效果。

Do AI Models Dream of Faster Code? An Empirical Study on LLM-Proposed Performance Improvements in Real-World Software

AI模型是否梦想着更快的代码？对LLM在现实软件中提出性能改进的实证研究

Lirong Yi, Gregory Gay, Philipp Leitner

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； University of Gothenburg（哥德堡大学） 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65个性能关键的开源Java项目任务，评估LLM生成复杂工程问题的性能，发现其解法波动大且低于人类开发者，指出当前算法任务基准评估过于乐观，需转向更复杂的代理系统以提升性能。

Prompt Compression in the Wild: Measuring Latency, Rate Adherence, and Quality for Faster LLM Inference

野火中的提示压缩：测量延迟、速率遵守和质量以加快大语言模型推理

Cornelius Kummer, Lena Jurkschat, Michael Färber, Sahar Vahdati

机构 * ScaDS.AI Dresden/Leipzig, CIDS, TU Dresden（ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡，CIDS，德累斯顿工业大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了提示压缩在实际应用中的延迟、速率遵守和质量影响，通过大规模实验发现，当提示长度、压缩比和硬件容量匹配时，LLMLingua可实现18%的端到端加速，但超出此范围压缩步骤会抵消收益。

Comments Accepted at ECIR 2026 (Full Paper)

APEX-EM: Non-Parametric Online Learning for Autonomous Agents via Structured Procedural-Episodic Experience Replay

APEX-EM：通过结构化程序-经验经验回放实现自主代理的非参数在线学习

Pratyay Banerjee, Masud Moshtaghi, Ankit Chadha

机构 * Amazon, AGI / Sunnyvale, USA（亚马逊 AGI / 美国森尼韦尔） 纠错

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

AI总结 本文提出APEX-EM框架，通过结构化经验表示和PRGII工作流，实现自主代理的非参数在线学习，提升跨领域任务的性能。

Comments 17 pages, 13 figures

MicroMix: Efficient Mixed-Precision Quantization with Microscaling Formats for Large Language Models

MicroMix：基于微缩格式的高效混合精度量化用于大语言模型

Wenyuan Liu, Haoqian Meng, Yilun Luo, Yafei Zhao, Peng Zhang, Xindian Ma

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学部） 纠错

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

AI总结 MicroMix通过引入微缩格式实现大语言模型的高效混合精度量化，平衡精度与效率，实现接近FP16的性能，且在多个任务中保持无损准确性。

Journal ref ICLR 2026

Factors Influencing the Quality of AI-Generated Code: A Synthesis of Empirical Evidence

影响人工智能生成代码质量的因素：一项经验证据的综合分析

Vehid Geruslu, Zulfiyya Aliyeva, Eray Tüzün

机构 * Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； Azerbaijan Technical University（阿塞拜疆技术大学） ； MilliSoft MMC Corporation（MilliSoft MMC公司） ； Bilkent University（比尔肯特大学） 纠错

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

AI总结 本研究综合现有经验证据，分析影响人工智能生成源代码质量的因素，并探讨这些因素在不同评估情境下的影响。

Sketch2Simulation: Automating Flowsheet Generation via Multi Agent Large Language Models

Sketch2Simulation: 通过多智能体大语言模型自动化流程图生成

Abdullah Bahamdan, Emma Pajak, John D. Hedengren, Antonio del Rio Chanona

机构 * Sargent Centre for Process Systems Engineering（塞格伦过程系统工程中心） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Department of Chemical Engineering（化学工程系） ； Brigham Young University（BYU（ Brigham Young University ）） 纠错

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

AI总结 本文提出多智能体大语言模型系统，将流程图直接转化为可执行的Aspen HYSYS流程图，解决流程系统工程中流程草图转模拟模型的瓶颈问题。

Comments 27 pages, 14 figures, 8 tables

The Specification Gap: Coordination Failure Under Partial Knowledge in Code Agents

规范鸿沟：在代码代理中部分知识下的协调失败

Camilo Chacón Sartori

机构 * Catalan Institute of Nanoscience and Nanotechnology (ICN2), CSIC and BIST（加泰罗尼亚纳米科学与纳米技术研究所（ICN2），西班牙国家科研 council（CSIC）和巴塞罗那技术研究所（BIST）） 纠错

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

AI总结 研究代码代理在部分知识下的协调失败问题，发现规范鸿沟导致两代理整合准确率下降，信息不对称和协调成本是主要因素，支持以规范为导向的多代理代码生成观点。

Team of Thoughts: Efficient Test-time Scaling of Agentic Systems through Orchestrated Tool Calling

思想团队：通过协调工具调用实现代理系统高效测试时扩展

Jeffrey T. H. Wong, Zixi Zhang, Junyi Liu, Yiren Zhao

机构 * Imperial College London（帝国学院伦敦） ； 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 本文提出Team-of-Thoughts框架，通过协调工具调用实现异构代理系统在测试时的高效扩展，通过动态激活最兼容的代理提升数学推理和代码生成任务的性能。

Comments 8 pages

APreQEL: Adaptive Mixed Precision Quantization For Edge LLMs

APreQEL: 适应性混合精度量化用于边缘大语言模型

Meriem Bouzouad, Yuan-Hao Chang, Jalil Boukhobza

机构 * Lab-STICC, CNRS UMR 6285 , ENSTA, Institut Polytechnique de Paris（法国巴黎理工学院STICC实验室、CNRS UMR 6285、ENSTA） ； National Taiwan University（台湾国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种适应性混合精度量化方法，通过分析层间贡献和硬件平台行为，优化边缘部署中的内存、延迟和精度平衡。

Automated Formalization via Conceptual Retrieval-Augmented LLMs

通过概念检索增强的LLM实现自动化形式化

Wangyue Lu, Lun Du, Sirui Li, Ke Weng, Haozhe Sun, Hengyu Liu, Minghe Yu, Tiancheng Zhang, Ge Yu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China（东北大学计算机科学与工程学院，沈阳 110819，中国） ； Ant Research, Ant Group, Beijing, China（蚂蚁集团北京蚂蚁研究院，中国） ； Department of Computer Science, Aalborg University, Denmark（丹麦奥尔堡大学计算机科学系） ； Software College, Northeastern University, Shenyang 110819, China（东北大学软件学院，沈阳 110819，中国） 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CRAMF框架，通过检索数学概念定义提升LLM形式化能力，解决模型幻觉和语义鸿沟问题，在三个基准测试中实现显著提升。

The $\mathbf{Y}$-Combinator for LLMs: Solving Long-Context Rot with $λ$-Calculus

LLMs的Y-组合子：解决长上下文旋转问题的λ演算

Amartya Roy, Rasul Tutunov, Xiaotong Ji, Matthieu Zimmer, Haitham Bou-Ammar

机构 * The School of Interdisciplinary Research（跨学科研究学院） ； Indian Institute of Technology (IIT) Delhi（印度理工学院德里分校） ； Robert Bosch GmbH, India（德国罗伯特·博世有限公司，印度） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； Huawei Noah’s Ark UCL Centre for Artificial Intelligence（华为诺亚方舟大学伦敦人工智能中心） 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λ-RLM框架，通过类型化的功能运行时替代自由递归代码生成，提升长上下文推理的可靠性与效率。

Improved Generalized Planning with LLMs through Strategy Refinement and Reflection

通过策略细化与反思改进基于LLM的通用规划

Katharina Stein, Nils Hodel, Daniel Fišer, Jörg Hoffmann, Michael Katz, Alexander Koller

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

AI总结 本文提出通过生成伪代码并自动调试，结合反思步骤提升LLM生成的通用规划质量，实验显示改进后配置在17个基准领域达到82%的平均覆盖率。

Neuron-Guided Interpretation of Code LLMs: Where, Why, and How?

指导神经元的代码LLM解释：在哪里、为什么和如何？

Zhe Yin, Xiaodong Gu, Beijun Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究通过分析代码LLM的神经元层面，发现语言特定神经元和概念层在多语言生成中的作用，提出基于神经元的微调、克隆检测和跨语言总结方法。

Comments Accepted by FSE2026

Don't Vibe Code, Do Skele-Code: Interactive No-Code Notebooks for Subject Matter Experts to Build Lower-Cost Agentic Workflows

不要编写代码，而是构建骨架代码：面向领域专家的交互式无代码笔记本以构建低成本的代理工作流

Sriram Gopalakrishnan

机构 * JP Morgan Chase & Co.（摩根大通公司） 纠错

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

AI总结 Skele-Code通过自然语言和图形界面帮助非技术人员构建工作流，通过增量交互式笔记本开发减少token成本，生成模块化且易扩展的工作流。

Comments Main paper 9 pages. Topics: Agentic Coding, HCI, LLMs, Workflows