代码大模型 / AI 编程

RecurGuard: Runtime Monitoring for Reasoning-Token Consumption Attacks

RecurGuard: 推理令牌消耗攻击的运行时监控

Abid Aziz, Hafsa Binte Kibria

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Rajshahi University of Engineering & Technology（拉贾克西希大学工程与技术学院） 纠错

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

AI总结 RecurGuard通过监控推理轨迹的重复率、体积增长和查询进展三个信号，实时检测并阻止推理令牌消耗攻击，在DS-R1-Qwen-7B上对OverThink和ExtendAttack的检测率分别达99%和92%，且误报率接近零。

Adaptive Generate-Rank-Verify: Inference-Time Search with Costly Verification

自适应生成-排序-验证：具有高成本验证的推理时间搜索

Shaddin Dughmi, Mahdi Haghifam, Yusuf Hakan Kalayci

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Simons Institute for the Theory of Computing（Simons计算理论研究所） ； Data Science Institute at the University of Chicago（芝加哥大学数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自适应生成-排序-验证方法，通过在未知分布下自适应地生成和验证候选答案，以在保证成本的前提下找到正例，同时通过理论分析和实验验证了该方法在数学推理和编程竞赛中的有效性。

Comments 33 Pages, 6 Figures, 4 Tables. Changes compared to V1: updated the related work section

Weak-Driven Learning: How Weak Agents make Strong Agents Stronger

弱驱动学习：弱智能体如何使强智能体更强

Zehao Chen, Gongxun Li, Tianxiang Ai, Zixuan Huang, Xiaodong Liu, Yifei Li, Wang Zhou, Fuzhen Zhuang, Xianglong Liu, Jianxin Li, Deqing Wang, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北航） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信eSurfing云） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型后训练中的饱和瓶颈，提出WMSS方法，利用模型历史弱检查点通过熵动力学识别可恢复学习差距并进行补偿学习，在数学推理和代码生成任务上实现有效性能提升且无额外推理成本。

Empirical Study on the Characteristics and Evolution of AI-usage in GitHub Repositories: Evidence from Code Comments

GitHub仓库中AI使用特征与演化的实证研究：来自代码注释的证据

Abdullah Al Mujahid, Preetha Chatterjee, Mia Mohammad Imran

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

AI总结 通过分析35,361条提及AI的GitHub代码注释及后续提交，发现开发者主要用LLM实现代码，随后频繁重构、集成和修复，AI引用从代码生成转向知识支持和代码增强。

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Extracting Recurring Vulnerabilities from Black-Box LLM-Generated Software

从黑盒LLM生成的软件中提取重复漏洞

Tomer Kordonsky, Amit LeVi, Maayan Yamin, Noam Benzimra, Avi Mendelson

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院 - 以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 提出特征-安全表（FSTab），通过黑盒攻击从前端特征预测后端漏洞，并量化模型跨程序、重述和领域的漏洞复现一致性，实验显示跨域攻击成功率高达94%。

Comments ICML 2026, Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD)

Closing the Loop on Latent Reasoning via Test-Time Reconstruction

通过测试时重建实现潜在推理的闭环

Xiaopeng Yuan, Haibo Jin, Ye Yu, Peng Kuang, Lijun Yu, Yushun Dong, Haohan Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google（谷歌） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 提出ReLAT方法，利用自监督测试时训练通过查询重建损失优化潜在状态，实现潜在推理的闭环，提升数学推理、知识问答和代码生成的性能。

ACE-SQL: Adaptive Co-Optimization via Empirical Credit Assignment for Text-to-SQL

ACE-SQL: 基于经验信用分配的自适应协同优化方法用于文本到SQL

Xiaobing Chen, Ai Jian, Eryu Guo, Zhiqi Pang

机构 * Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出ACE-SQL强化学习框架，通过在线列集池和经验信用分配联合优化模式检索与SQL生成，在BIRD Dev上达到65.3%的贪心执行准确率。

AgentDisCo: Towards Disentanglement and Collaboration in Open-ended Deep Research Agents

AgentDisCo: 向开放深度研究代理中的解耦与协作迈进

Jiarui Jin, Zexuan Yan, Shijian Wang, Wenxiang Jiao, Yuan Lu

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 ：repository(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出AgentDisCo，一种解耦且协作的代理架构，将深度研究视为信息探索与利用之间的对抗优化问题。通过批评代理评估生成的草稿并优化搜索查询，生成代理检索更新结果并修订草稿，最终生成综合报告。该框架通过元优化 harness 支持手工和自动发现的设计策略，并利用强大的代码生成代理自完善。

GIFT: Games as Informal Training for Generalizable LLMs

GIFT：游戏作为通用型LLM的非正式训练

Nuoyan Lyu, Bingbing Xu, Xueyun Tian, Weihao Meng, Yige Yuan, Yang Zhang, Zhiyong Huang, Tat-Seng Chua, Huawei Shen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； 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

AI总结 提出将游戏作为非正式训练环境，结合协调子任务训练（CST）方法，提升LLM在抽象推理、规划、创造力等通用能力上的泛化性能。

Extending UML-RT for Control System Modeling

扩展UML-RT用于控制系统建模

Qimin Gao, Lyndon J. Brown, Luiz Fernando Capretz

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

AI总结 本文提出将实时调度理论与面向对象方法结合，改进UML-RT以支持实时控制系统中时效性属性的分析，通过建模外部消息和偶发活动，提升实时控制系统的调度可行性评估。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1508.06203

Journal ref American Journal of Applied Sciences, 1(4): 338-347, Science Publications,2004

AlgoTouch: An Execution-Centered Approach to Incremental Construction of Imperative Programs

AlgoTouch: 一种以执行为中心的命令式程序增量构建方法

Michel Adam, Patrice Frison, Sabine Letellier Zarshenas, Moncef Daoud

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

AI总结 提出AlgoTouch系统，通过直接操作程序数据并记录执行行为，增量构建命令式程序，自动合成控制结构并生成多种主流语言代码。

KForge: LLM-Driven Cross-Platform Kernel Generation for AI Accelerators

KForge：面向AI加速器的LLM驱动跨平台内核生成

Taras Sereda, Burak Bartan, Ankita Nayak, Tom St. John, Natalie Serrino, Zain Asgar

机构 * Gimlet Labs Inc（Gimlet实验室） 纠错

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

AI总结 提出KForge框架，通过两个协作的LLM代理（生成代理和性能分析代理）迭代优化，自动生成跨平台高性能内核，在NVIDIA B200和Intel Arc B580上分别实现2.12%的吞吐量提升和5.13倍的几何平均加速。

Comments Accepted at ISCA 2026 Workshop MLArchSys

Many a Little Makes a Mickle: A Code-Centric Empirical Study of Data Minimization Principle in Android App Development

积少成多：以代码为中心的Android应用开发中数据最小化原则的实证研究

Dianshu Liao, Shidong Pan, Zhenchang Xing, Xiaoyu Sun

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

AI总结 通过对1114个开源Android应用的实证研究，识别出五个数据处理阶段中的十种数据最小化场景，并基于9875个真实APK的大规模分析提炼出31条可操作的编码指南，同时发现LLM生成的代码会重现数据最小化风险实践，而纳入指南可消除这些问题。

DFlare: Scaling Up Draft Capacity for Block Diffusion Speculative Decoding

DFlare: 扩展块扩散推测解码的草稿容量

Jiebin Zhang, Zhenghan Yu, Song Liu, Eugene J. Yu, Zheng Li, Dawei Zhu, Jiangshan Duo, Weimin Xiong, Yifan Song, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Sujian Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出DFlare方法，通过轻量级逐层融合机制扩展草稿模型容量，在多个基准上实现平均5.52倍加速。

Comments 12 pages, 3 figures

Co-evolving Agent Architectures and Interpretable Reasoning for Automated Optimization

协同进化智能体架构与可解释推理用于自动化优化

Jiahao Huang, Peilan Xu, Xiaoya Nan, Wenjian Luo

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies, Institute of Cyberspace Security, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出EvoOR-Agent协同进化框架，通过将智能体工作流表示为活动边网络，并利用图介导的路径条件重组、多粒度语义变异和精英种群更新，实现自动化优化中的自适应协调与可解释推理。

Proceedings First International Workshop on Formal Techniques for Safety-Critical Systems

第一届安全关键系统形式化技术国际研讨会论文集

Peter Csaba Ölveczky, Cyrille Artho

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

AI总结 本文介绍了FTSCS 2012研讨会的论文集，该研讨会旨在促进形式化方法在安全关键系统（如航空、汽车和医疗系统）中的应用，并收录了9篇经过严格评审的常规论文。

Journal ref EPTCS 105, 2012

Model-Based Development of Distributed Embedded Systems by the Example of the Scicos/SynDEx Framework

基于模型的分布式嵌入式系统开发——以Scicos/SynDEx框架为例

Bernhard Fischer

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

AI总结 本文通过Scicos/SynDEx框架研究基于模型的开发（MBD）在分布式嵌入式系统中的可行性，实验表明MBD在单处理器应用中会带来额外内存消耗，且分布式代码生成需大幅修改调度表，目前仅推荐用于实验目的。

Comments 146 pages, Master's Thesis

Not All Errors Are Equal: A Systematic Study of Error Propagation in Large Language Model Inference

并非所有错误都平等：大型语言模型推理中错误传播的系统研究

Yafan Huang, Sheng Di, Guanpeng Li

机构 * University of Iowa（爱荷华大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过提出的LLMFI故障注入框架，系统研究了软错误在大型语言模型推理中的传播机制，揭示了关键脆弱性模式，并提出了四种低开销的软件级可靠性改进方向。

Comments Accepted at ICS'26

Agentic-J: An AI Agent for Biological Microscopy Image Analysis

Agentic-J：用于生物显微镜图像分析的AI智能体

Lukas Johanns, Marilin Moor, Davide Panzeri, Yu Zhou, Xinyi Chen, Nora F. K. Pauly, Zixuan Pan, Matthias Gunzer, Andreas Müller, Yiyu Shi, Hedi Peterson, Jianxu Chen

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

AI总结 提出基于容器的多智能体AI助手Agentic-J，通过自然语言接口集成ImageJ/Fiji工具，实现从细胞分割到多条件量化的可追溯、可复现生物图像分析工作流。

Comments Presented at Cell Biology at Scale 2026 (Poster). The Agentic-J project is available at https://mmv-lab.github.io/Agentic-J/

ATLAS: Agentic Test-time Learning-to-Allocate Scaling

ATLAS: 智能体测试时学习分配缩放

Peijia Qin, Qi Cao, Pengtao Xie

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出ATLAS框架，让LLM编排器通过单一

AnyEdit++: Adaptive Long-Form Knowledge Editing via Bayesian Surprise

AnyEdit++: 基于贝叶斯惊讶的自适应长文本知识编辑

Bowen Tian, Caixue He, Jiemin Wu, Jingying Wang, Wenshuo Chen, Zexi Li, Yutao Yue

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.AI

AI总结 提出AnyEdit++框架，通过基于贝叶斯惊讶的自适应分割机制Bayes-Chunk，实现结构感知的长文本知识编辑，在数学推理、代码生成和叙事任务上优于现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

Measuring and Mitigating Bias in Code Generated by Large Language Models

测量和减轻大型语言模型生成代码中的偏见

Yuxi Chen, Yutian Tang, Timothy Storer

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥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 本文针对GPT-4o和Gemini等主流代码生成工具，提出评估框架，使用代码偏见分数和属性变化比率量化偏见，并探索四种轻量级缓解策略。

RADAR: Redundancy-Aware Diffusion for Multi-Agent Communication Structure Generation

RADAR：面向多智能体通信结构生成的冗余感知扩散方法

Zhen Zhang, Wanjing Zhou, Juncheng Li, Hao Fei, Jun Wen, Wei Ji

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.AI

AI总结 提出一种基于条件离散图扩散模型的冗余感知生成框架RADAR，通过逐步生成通信拓扑并利用图有效尺寸引导，在六项基准上实现更高准确率、更低令牌消耗和更强鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026 (fix typos)

From Memorization to Creativity: LLM as a Designer of Novel Neural Architectures

从记忆到创造：LLM作为新型神经架构的设计者

Waleed Khalid, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

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

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

AI总结 本文提出NNGPT框架，通过闭环架构合成流水线，利用代码型LLM的监督微调循环，结合MinHash-Jaccard新颖性过滤和低保真性能信号，迭代提升生成架构的有效性、性能和多样性，实现从记忆到创造的转变。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp. 3252-3261, 2026

Algebraic anti-unification

代数反统一

Christian Antić

机构 * Vienna University of Technology（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 本文在泛代数的一般框架下提出代数反统一理论，通过引入代数泛化序和最小泛化概念，建立基本结构性质，并利用自动机理论研究有限一元代数和有限代数中的可计算性。

Mellum2 Technical Report

Mellum2 技术报告

Marko Kojic, Ivan Bondyrev, Aral de Moor, Joseph Shtok, Petr Borovlev, Kseniia Lysaniuk, Madeeswaran Kannan, Ivan Dolgov, Nikita Pavlichenko

机构 * JetBrains ； Constructor University（Constructor大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍 Mellum 2，一个12B参数（每token激活2.5B）的混合专家语言模型，专攻软件工程，通过架构创新和训练优化在代码生成、数学推理等基准上达到4B-14B开源模型的竞争力。

Fighting Numerical Hallucinations via Data-centric Compilation for Online Financial QA

通过数据为中心的编译对抗在线金融问答中的数值幻觉

Hao Chen, Xing Tang, Qirui Liu, Weijie Shi, Shiwei Li, Fuyuan Lyu, Weihong Luo, Xiku Du, Xiuqiang He

机构 * Shenzhen Technology University（深圳科技大学） ； FiT, Tencent（腾讯金融科技部） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 提出数据为中心推理编译器（DCRC），通过对抗数据构建、多阶段训练和编译执行推理流程，解决在线金融问答中检索增强生成面临的噪声敏感、计算脆弱和可审计性危机，实现可靠的数值推理。

Comments Accepted by KDD 2026 ADS track

ExpGraph: Model-Agnostic Experience Learning with Graph-Structured Memory for LLM Agents

ExpGraph: 面向LLM智能体的模型无关经验学习与图结构记忆

Tao Feng, Chongrui Ye, Tianyang Luo, Jingjun Xu, Xueqiang Xu, Haozhen Zhang, Zhigang Hua, Yan Xie, Shuang Yang, Ge Liu, Jiaxuan You

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Meta Monetization AI（Meta 营收人工智能） 纠错

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

AI总结 提出ExpGraph框架，通过图结构记忆和强化学习实现冻结LLM执行器的外部经验复用，在问答、数学推理、代码生成和多步智能体任务上显著提升性能并减少交互步骤。

Healthcare Mechanisms from Policy-as-Code Search under Strategic Provider Response

战略提供者响应下的策略即代码搜索中的医疗机制

Zihan Wang, Xiang Xu, Hongyuan Zha, Wenhao Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 将医疗机制设计转化为语言模型的程序合成，通过多智能体模拟器Medi-Sim评估策略提供者响应下的均衡，并利用LLM引导的进化代码搜索合成可检查的混合目标程序。

Comments 32 pages, 18 figures, 4 tables

QASM-Eval: A Dataset to Train and Evaluate LLMs on OpenQASM-3 Beyond Quantum Circuits

QASM-Eval：用于训练和评估LLM在超越量子电路的OpenQASM-3上的数据集

Zhenxiao Fu, Lei Jiang, Fan Chen

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

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

AI总结 针对LLM在OpenQASM-3硬件级编程上的训练与评估空白，构建了包含专家验证测试集和训练集的数据集，覆盖经典逻辑、时序调度、脉冲控制等，并通过扩展验证器自动验证，实验表明微调后LLM性能显著提升。