代码大模型 / AI 编程

Operational Robustness of LLMs on Code Generation

在代码生成上的大语言模型操作鲁棒性

Debalina Ghosh Paul, Hong Zhu, Ian Bayley

机构 * School of Engineering, Computing and Mathematics, Oxford Brookes University（工程、计算与数学学院，奥克斯伯里大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种评估大语言模型在代码生成任务中鲁棒性的方法，通过分析自然语言描述的最小变化来评估模型性能，并对四种先进模型进行了实验验证。

ComUICoder: Component-based Reusable UI Code Generation for Complex Websites via Semantic Segmentation and Element-wise Feedback

ComUICoder：基于语义分割和元素反馈的组件式可重用UI代码生成用于复杂网站

Jingyu Xiao, Jiantong Qin, Shuoqi Li, Man Ho Lam, Yuxuan Wan, Jen-tse Huang, Yintong Huo, Michael R. Lyu

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

AI总结 ComUICoder通过语义分割和元素反馈技术，提升复杂网站中可重用UI代码的生成质量与重用性。

CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation

CodePDE：基于LLM的PDE求解器生成推理框架

Shanda Li, Tanya Marwah, Junhong Shen, Weiwei Sun, Andrej Risteski, Yiming Yang, Ameet Talwalkar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Flatiron Institute（Flatiron研究院） ； Polymathic AI（多学科人工智能） ； Datadog 纠错

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

AI总结 CodePDE通过大语言模型生成PDE求解器，展示了LLM在复杂数学问题中的强大能力及潜在应用价值。

Comments TMLR. Code available at https://github.com/LithiumDA/CodePDE

Non-Interfering Weight Fields: Treating Model Parameters as a Continuously Extensible Function

非干扰权重场：将模型参数视为可扩展的连续函数

Sarim Chaudhry

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出非干扰权重场（NIWF）框架，通过将模型参数视为可扩展的连续函数，解决大型语言模型中的灾难性遗忘问题，实现能力的版本控制与灵活管理。

Agentic AI for Scalable and Robust Optical Systems Control

面向可扩展和鲁棒光学系统控制的代理AI

Zehao Wang, Mingzhe Han, Wei Cheng, Yue-Kai Huang, Philip Ji, Denton Wu, Mahdi Safari, Flemming Holtorf, Kenaish AlQubaisi, Norbert M. Linke, Danyang Zhuo, Yiran Chen, Ting Wang, Dirk Englund, Tingjun Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Duke University（电气与计算机工程系，杜克大学） ； Duke Quantum Center and Department of Physics, Duke University（杜克量子中心和物理系，杜克大学） ； Department of Computer Science, Duke University（计算机科学系，杜克大学） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； Axiomatic AI（公理AI） ； Joint Quantum Institute, Department of Physics, and the National Quantum Laboratory (QLab), University of Maryland（联合量子研究所、物理系以及国家量子实验室（QLab），马里兰大学） ； Research Laboratory of Electronics, Massachusetts Institute of Technology（电子研究实验室，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 AgentOptics通过代理AI框架实现异构光学系统的可扩展和鲁棒自主控制，展示了高保真任务成功率和多任务协调能力。

TROLL: Trust Regions improve Reinforcement Learning for Large Language Models

TROLL：通过信任区域改进大型语言模型的强化学习

Philipp Becker, Niklas Freymuth, Serge Thilges, Fabian Otto, Gerhard Neumann

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

AI总结 TROLL通过引入基于信任区域的离散可微投影，改进了大型语言模型的强化学习训练，提升了训练速度、稳定性和最终成功率。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Multi-CoLoR: Context-Aware Localization and Reasoning across Multi-Language Codebases

多语言代码库中的上下文感知定位与推理：Multi-CoLoR

Indira Vats, Sanjukta De, Subhayan Roy, Saurabh Bodhe, Lejin Varghese, Max Kiehn, Yonas Bedasso, Marsha Chechik

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

AI总结 Multi-CoLoR通过结合组织知识检索与图推理，提升多语言代码库中的定位准确性与效率。

Comments This paper has been accepted for publication at the 33rd IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2026)

LAPIS: Lightweight API Specification for Intelligent Systems

LAPIS：轻量级智能系统API规范

Daniel Garcia

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

AI总结 LAPIS是一种为LLM优化的轻量级API规范格式，通过减少token使用并保留语义信息，提升智能系统对API的处理效率。

LLM-Assisted Replication for Quantitative Social Science

大语言模型辅助的定量社会科学复制

So Kubota, Hiromu Yakura, Samuel Coavoux, Sho Yamada, Yuki Nakamura

机构 * Graduate School of Economics, Tohoku University（东北大学经济学研究生院） ； Max Planck Institute for Human Development（马克斯·普朗克人类发展研究所） ； CREST, ENSAE, Institut Polytechnique de Paris（巴黎高等理工学院CREST与ENSAE） ； Graduate School of Public Policy, The University of Tokyo（东京大学公共政策研究生院） ； Faculty of Engineering, The University of Tokyo（东京大学工学部） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于大语言模型的自动化系统，用于复制社会科学论文的统计分析并检测潜在问题，旨在提升研究的可验证性和完整性。

Protected QR Code-based Anti-counterfeit System for Pharmaceutical Manufacturing

用于药品制造的受保护的二维码防伪系统

Md Masruk Aulia, Nitol Saha, Md. Mostafizur Rahman

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于受保护二维码的防伪系统，通过安全生成和加密传输技术，保障药品供应链信息的安全性和唯一性。

Journal ref Procedia CIRP 138 (2026) 322-327