代码大模型 / AI 编程

InternAgentHarness: A Scalable Synthetic Environment for Enhancing LLM Agentic Abilities

InternBootcamp 技术报告：通过可验证的任务扩展提升大语言模型推理能力

Xiaozhe Li, Yongkang Chen, Shujian Deng, Peiji Li, Yichuan Ma, Huaxi Huang, Qiye Cai, Tianyi Lyu, Le Ma, Linyang Li, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出InternBootcamp框架，通过可验证的任务扩展方法提升大语言模型的推理能力，为基于强化学习的模型优化、合成数据生成和模型评估提供了基础设施。

Comments InternAgentHarness tech report

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。

From Interface to Inference: Eliciting Any-Order Inference from Any-Order Models

从接口到推理：从任意阶模型中引出任意阶推理

Seunggeun Kim, Jaeyeon Kim, Taekyun Lee, Yuyuan Chen, Yilun Du, Sham Kakade, Sitan Chen

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对离散推理任务的任意阶推理需求，提出两种掩码扩散改进方法，训练对应模型验证了方法可诱导任意阶推理行为并提升下游性能。

RankGuide: Tensor-Rank-Guided Routing and Steering for Efficient Reasoning

RankGuide: 张量秩引导的路由与引导以实现高效的推理

Jiayi Tian, Yupeng Su, Ryan Solgi, Souvik Kundu, Zheng Zhang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Intel Labs（英特尔实验室） 纠错

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

AI总结 RankGuide通过张量秩引导的路由与引导提升小推理模型与大推理模型的协作效率，减少推理延迟并提高准确性。

On the Effect of Sampling Diversity in Scaling LLM Inference

在LLM推理扩展中采样多样性的影响

Tianchun Wang, Zichuan Liu, Yuanzhou Chen, Jonathan Light, Weiyang Liu, Haifeng Chen, Xiang Zhang, Wei Cheng

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Rensselaer Polytechnic Institute（罗切斯特理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了在LLM推理扩展中采样多样性对性能的影响，通过理论和实验证明多样化的采样能提升模型表现，并在不同任务中实现了显著的增益。

Comments 31 pages

How Reasoning Shapes Social Bias in LLM-Generated Code?

推理如何塑造大语言模型生成代码中的社会偏见？

Weifeng Sun, Jieke Shi, Zhou Yang, Yuchen Chen, Hongyan Li, Meng Yan, David Lo

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

AI总结 该研究首次系统探究基于推理的代码生成中的社会偏见，发现推理可降低偏见但会影响代码质量，进而提出ProbeDebias框架，有效检测并缓解代码偏见，同时保持较高质量。

Comments ASE 2026

Symbolic Graphics Programming with Large Language Models

基于大语言模型的符号图形编程

Yamei Chen, Haoquan Zhang, Yangyi Huang, Zeju Qiu, Kaipeng Zhang, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； 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 ：program synthesis(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对大语言模型生成符号图形程序（SGP）能力不足的问题，提出带可验证奖励的强化学习方法，在Qwen-2.5-7B上实现与前沿系统相当的SVG生成性能，揭示SGP是跨模态 grounding 的有效视角。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research. (32 pages, 12 figures.) This version refines the paper structure, adds experimental results. Project page: https://spherelab.ai/SGP-Gen/

AgentExecutor: Partial Code Execution via Agentic Context Generation

AgentExecutor：基于智能体上下文生成的部分代码执行工具

Junkai Chen, Chengran Yang, Xing Hu, Zhenhao Li, Xin Xia, David Lo

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

AI总结 本文提出多智能体框架AgentExecutor，通过三阶段设计和自适应优化策略提升部分代码执行效果，在两个数据集上的覆盖度、执行时间和成本均优于现有最优方法Treefix。

Comments ASE 2026

Exploring Dependence, Overreliance, and Addiction Related Behaviors Associated with Large Language Model Use Among Software Engineers

探索软件工程师使用大语言模型（LLMs）相关的依赖、过度依赖及成瘾相关行为

Ronnie de Souza Santos, Italo Santos, Matheus de Moraes Leça, Cleyton Magalhaes, Mairieli Wessel

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

AI总结 本研究通过对119名软件从业者的调查，分析了工程师使用LLMs时的依赖、过度依赖及成瘾相关行为，发现LLMs已成为软件工程的习惯性工具，多数使用具功能性，需促进适当依赖。

ECLAIR: A Causally-Grounded AI Framework for Scientific Discovery in Empirical Software Engineering

ECLAIR：一种用于实证软件工程科学发现的因果基础AI框架

Alejandro Velasco, Daniel Rodriguez-Cardenas, Dipin Khati, David N. Palacio, Denys Poshyvanyk

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

AI总结 该研究提出因果基础AI框架ECLAIR，将LLMs整合到软件工程科学过程各阶段，通过案例研究揭示提示设计对LLMs代码生成准确率的影响，为AI辅助软件工程实证研究提供方法论基础。

From Brute Force to Semantic Insight: Performance-Guided Data Transformation Design with LLMs

从暴力到语义洞察：基于LLM的性能引导数据转换设计

Usha Shrestha, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * Computer Vision Lab, CAIDAS & IFI, University of Würzburg（计算机视觉实验室、CAIDAS与IFI、乌尔姆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM的性能引导数据转换设计方法，通过经验反馈实现闭环优化，减少穷举搜索需求，提升代码生成的准确性与任务对齐性。

AgentModernize: Preserving Business Logic in Legacy Modernization with Multi-Agent LLMs and Behavioral Specification Graphs

AgentModernize: 通过多智能体LLM和行为规范图在遗留系统现代化中保留业务逻辑

Sheikh Nazib Ahmed, Marnim Galib

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

AI总结 本文提出AgentModernize框架，通过多智能体系统和行为规范图来保留业务逻辑，解决传统方法在遗留系统现代化中丢失隐含规则和交叉模块约束的问题，实验表明该方法在多个场景中表现优异。

Comments 10 pages, 8 tables, 1 figure

Global Optimization and Inference-Time Region Grafting for Agentic Workflows

智能体工作流的全局优化与推理时区域嫁接

Donghyeok Koh, Gyuwan Kim, Jinyeong Bak, Seung-Hoon Na, Tao Yang, Haneol Jang, Cheoneum Park

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

AI总结 本文提出GRAFT方法，通过保留全局优化工作流并局部替换选定区域实现智能体工作流的实例级自适应，在多类任务上较MaAS平均提升3.85个百分点，且执行器升级无需重新优化全局工作流。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

On Automated and Explainable Provenance of AI-Generated Code

人工智能生成代码的自动化且可解释的来源研究

Alejandro Velasco, Nathan Wintersgill, Trevor Stalnaker, Oscar Chaparro, Denys Poshyvanyk

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

AI总结 针对AI生成代码来源不透明的问题，本文提出需构建可解释来源的下一代CodeGenAI工具，结合实证研究与因果可解释技术，明确了相关研究挑战。

Weights or Skills? A Survey of Robot-Learning Techniques: from Action-Predicting Weights to Robots that Write their Own Skills

权重还是技能？机器人学习技术综述：从动作预测权重到自主编写技能的机器人

Gaytri Jena, Kapil Wanaskar, Vinija Jain, Aman Chadha, Vasu Sharma, Amitava Das

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

AI总结 本综述围绕机器人学习的“权重vs技能”轴，梳理两类技术的分类、自我提升机制与开放问题，考察77个代表性系统，为机器人学习领域提供分析框架。

Comments 40 pages, 11 figures, 11 tables

TCPO: Turn-Level Credit Policy Optimization

TCPO：回合级信用策略优化

Sicong Liao, Zhi Chen, Yaohua Tang

机构 * Moore Threads AI（摩尔线程人工智能） 纠错

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

AI总结 该研究针对验证器引导多回合强化学习的信用分配问题，提出TCPO方法，在多类任务和模型上提升了LLM的多回合推理与智能体性能。

AgentSLABench: Evaluating and Benchmarking Agentic Systems Under Resource Constraints

AgentSLABench：资源约束下智能体系统的评估与基准测试

Meher Bhaskar Madiraju, Meher Sai Preetam Madiraju

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

AI总结 本研究提出AgentSLABench框架，在资源约束下评估自主AI智能体，通过多维度指标分析发现专用智能体表现优于通用基线，验证了效率调整成功率的重要性并开放相关资源。

Comments 7 pages, 2 figures, 9 tables. Code, sealed test sets, and profiling artifacts available at: https://github.com/MeherBhaskar/agentslabench

CIgrate: Automating CI Service Migration with Large Language Models

CIgrate：利用大语言模型自动化持续集成服务迁移

Md Nazmul Hossain, Taher A. Ghaleb

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

AI总结 本文提出基于大语言模型（LLM）的CI配置迁移框架CIgrate，经对比实验，其性能显著优于现有基于规则的方法CIMig，为CI配置迁移提供了更实用准确的方案。

Lightning OPD 2.0: Mitigating Style Bias in Cross-Teacher On-Policy Distillation for Large Reasoning Models

Lightning OPD 2.0：缓解大型推理模型跨教师在线策略蒸馏中的风格偏差

Yecheng Wu, Song Han, Han Cai

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 Lightning OPD 2.0通过交叉拟合风格残差化缓解大型推理模型跨教师在线策略蒸馏的风格偏差，在数学推理与代码生成基准中优于原方法，实现了跨教师设置下的性能提升。

When Specifications Conflict: A Symmetry-Based Framework for Measuring LLM Preferences

当规范冲突时：一种基于对称性的测量大语言模型（LLM）偏好的框架

Tairan Wang, Liang Zhou, Zikang Zhan, Pingchuan Yan

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

AI总结 本研究提出基于对称性的框架，通过含550个实例的数学基准等评估，发现LLM在冲突规范下有系统性偏好，排序为形式类>纯自然语言>输入-输出示例，可跨领域应用。

Comments Submitted to AAAI 2027

VISA: A Structured Description Protocol for Agent-Based Simulation Models Towards Machine Reproducibility

VISA：面向智能体可复现性的智能体仿真模型结构化描述协议

Zhou He

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

AI总结 该研究提出VISA结构化描述协议，通过八个表格及可执行规则、LLM技能提升智能体模型可复现性，在三类平台的ABMs上验证了其有效性，将复现障碍转化为可处理的依赖项。

The Case for Vibe Modeling: A Missing Step in AI-Based Trustworthy Software Development

氛围建模的必要性：基于AI的可信软件开发中缺失的一环

Shalini Chakraborty, Michael Mittermaier, Judith Michael

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

AI总结 本文提出在AI辅助软件开发中引入氛围建模作为轻量中间抽象，通过学生调查验证其在提升LLM输出理解、降低验证工作量及增强信任方面的潜力，为可信AI软件工程研究提供方向。

Comments 7 pages, 1 figure

Beyond the Best Teacher: Expanding and Compressing the Reasoning Solution Manifold

超越最优教师：扩展与压缩推理解流形

Songshuo Lu, Zhi Chen, Yaohua Tang

机构 * Moore Threads AI（摩尔线程人工智能） 纠错

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

AI总结 该研究提出“先扩展后压缩”框架，结合RGRPO与TU-OPD等技术，构建互补教师并集并压缩，使Qwen3-1.7B学生模型在数学推理等三领域优于最强单教师，实现性能提升。

RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI

RadHarmony：智能体AI时代的放射数据处理方案

Frank Li, Bardia Khosravi, Mohammadreza Chavoshi, Theo Dapamede, YoungSeok Jeon, Janice Newsome, Hari Trivedi, Judy Gichoya

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 RadHarmony是一款开源Python库，用于统一处理异构放射数据集，引入AI智能体技能简化数据集整合，可预训练视觉Transformer基线并提供相关代码与模型权重。

To Ban or not to Ban? How Open Source Projects Govern GenAI Contributions

超越禁止AI：开放源代码软件社区中生成式AI治理的初步探索

Wenhao Yang, Runzhi He, Minghui Zhou

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

AI总结 本文通过分析67个高可见度的开源项目，探讨生成式AI在开源社区中的治理问题，识别出三种治理方向和12种策略，强调治理需协调责任、验证、审查能力等多方面。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Characterizing Real-World Bugs in Tile Programs for Automated Bug Detection

刻画用于自动化Bug检测的Tile程序中的现实世界Bug

Ravishka Rathnasuriya, Zihe Song, Nidhi Majoju, Aaryaa Moharir, Tingxi Li, Wei Yang, Tao Xie

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

AI总结 本文首次系统研究了Tile程序代码生成中的Bug，通过收集401个GitHubbug报告，识别出301个Tile程序代码生成Bug，分析其根本原因、症状、输入模式、触发测试或acles以及修复策略，为构建针对Tile编译器基础设施的调试、测试和修复工具提供基础见解。

Comments In Proceedings of the 35th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2026)

A Control System, a Dataset, and a Recipe for Making Frozen LLM Agents Learn a Domain

一种用于使冻结的语言模型智能体学习领域的控制系统、数据集和方法

Debjyoti Paul

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 研究如何让冻结的语言模型智能体学习领域，核心方法是将框架视为特定动作空间，用经典强化学习在线学习策略并以多目标奖励评分，贡献包括用DSPy实例化系统并评估，还发布相关代码、任务套件、训练日志及部署方法。

Comments 8 pages, 1 figure, 3 tables. Code and dataset: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

Patterns of Learner-AI Interaction and Academic Performance in an Object-Oriented Programming Course

面向对象编程课程中学习者与人工智能交互模式及学业表现

Marina Lepp

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

AI总结 研究面向对象编程课程中学习者与人工智能交互模式，通过对210名本科生调查，发现学生用GenAI多在寻求解释和调试，聚类出五种交互模式，表明自主使用GenAI不会带来学习提升，强调教学指导下人工智能使用的重要性。

Comments This work has been accepted for publication at the IEEE Frontiers in Education (FIE) 2026 Conference. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist

OmniQEC：通过人工智能科学家发现实用的量子纠错码

Ge Yan, Shanchuan Li, Pengyue Ma, Qixin Zhang, Pingchuan Ma, Jianping Wang, Min-Hsiu Hsieh, Yuxuan Du

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

AI总结 研究旨在发现实用量子纠错码，核心方法是用OmniQEC，它结合自我进化推理与慢快协同工作流程，通过代码级代理探索候选方案并经电路级评估反馈证据。贡献是发现的代码性能优且硬件友好，为大语言模型辅助量子纠错发现奠基。

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