代码大模型 / AI 编程

Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning

Paper2Code: 从科学论文自动生成机器学习代码

Minju Seo, Jinheon Baek, Seongyun Lee, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； LG AI Research（LG人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 Paper2Code通过多代理LLM框架自动生成机器学习论文的高质量代码实现，有效提升代码生成效率和准确性。

Comments ICLR 2026

CUDA Agent: Large-Scale Agentic RL for High-Performance CUDA Kernel Generation

CUDA Agent: 大规模代理强化学习用于高性能CUDA内核生成

Weinan Dai, Hanlin Wu, Qiying Yu, Huan-ang Gao, Jiahao Li, Chengquan Jiang, Weiqiang Lou, Yufan Song, Hongli Yu, Jiaze Chen, Wei-Ying Ma, Ya-Qin Zhang, Jingjing Liu, Mingxuan Wang, Xin Liu, Hao Zhou

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR）、清华大学） ； SIA-Lab of Tsinghua AIR（清华大学AIR SIA实验室） 纠错

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

AI总结 CUDA Agent通过大规模代理强化学习系统，实现高性能CUDA内核生成，优于现有编译器和大型语言模型。

Foundation World Models for Agents that Learn, Verify, and Adapt Reliably Beyond Static Environments

为能够学习、验证和在动态环境中适应的智能体构建基础世界模型

Florent Delgrange

机构 * AI Lab, Vrije Universiteit Brussel \& Flanders Make Brussels Belgium ； AI Lab, Vrije Universiteit Brussel \& Flanders Make 纠错

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

AI总结 本文提出基础世界模型，通过可学习奖励模型、自适应形式验证、在线抽象校准和测试时合成，使智能体在动态环境中可靠学习、验证和适应。

Comments AAMAS 2026, Blue Sky Idea Track. 4 pages, 1 Figure

Learning to Generate Secure Code via Token-Level Rewards

通过令牌级奖励学习生成安全代码

Jiazheng Quan, Xiaodong Li, Bin Wang, Guo An, Like Liu, Degen Huang, Lin Liu, Chengbin Hou

机构 * Fuyao University of Science and Technology（福耀科技大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Peking University（北京大学） ； Huawei（华为） 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Vul2Safe和SRCode框架，通过令牌级奖励提升代码安全性，有效减少生成代码中的安全漏洞并提高代码质量。

Comments 18 pages, 3 figures

ParamMem: Augmenting Language Agents with Parametric Reflective Memory

ParamMem: 通过参数化反思记忆增强语言代理

Tianjun Yao, Yongqiang Chen, Yujia Zheng, Pan Li, Zhiqiang Shen, Kun Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； 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.LG

AI总结 ParamMem通过参数化记忆模块提升语言代理的反思多样性，实现更高效的推理和跨任务迁移能力。

Comments 20 pages

On the Generalization of SFT: A Reinforcement Learning Perspective with Reward Rectification

在SFT的泛化上：从强化学习视角的奖励校正

Yongliang Wu, Yizhou Zhou, Zhou Ziheng, Yingzhe Peng, Xinyu Ye, Xinting Hu, Wenbo Zhu, Lu Qi, Ming-Hsuan Yang, Xu Yang

机构 * Southeast University（东南大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出动态微调方法，通过奖励校正提升SFT的泛化能力，在多个任务中表现优于传统SFT。

Comments ICLR 2026

Implementing FFTs in Practice

在实践中实现FFT

Steven G. Johnson, Matteo Frigo

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文探讨了在实践中实现FFT时的工程考量，通过FFTW库案例分析优化FFT与传统算法的差异及权衡。

Journal ref Chapter 11 in Fast Fourier Transforms (C. S. Burrus, ed.), Rice University, Houston TX: Connexions, September 2008

Novice Developers Produce Larger Review Overhead for Project Maintainers while Vibe Coding

新手开发者为项目维护者产生更大的审查负担的同时进行 vibe 编码

Syed Ammar Asdaque, Imran Haider, Muhammad Umar Malik, Maryam Abdul Ghafoor, Abdul Ali Bangash

专题命中 仓库级理解 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究发现低经验 vibe 编码者生成更多代码但增加审查负担，建议结合培训与自适应审查流程

Comments Accepted to MSR 2026 Mining Challenge

Serendipity with Generative AI: Repurposing knowledge components during polycrisis with a Viable Systems Model approach

生成AI的偶然性：在多危机中利用可行系统模型重新利用知识组件

Gordon Fletcher, Saomai Vu Khan

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出利用生成AI在多危机中通过可行系统模型重新利用知识组件，构建存储库并探讨其对组织创新的影响。

FuXi-Linear: Unleashing the Power of Linear Attention in Long-term Time-aware Sequential Recommendation

FuXi-Linear: 解锁长期时间感知序列推荐中的线性注意力潜力

Yufei Ye, Wei Guo, Hao Wang, Luankang Zhang, Heng Chang, Hong Zhu, Yuyang Ye, Yong Liu, Defu Lian, Enhong Chen

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 FuXi-Linear通过引入时间保留通道和线性位置通道，解决长序列推荐中的时间信号干扰和位置信息不足问题，实现高效推荐与显著速度提升。

Analytical Expression for Spherically Symmetric Photoacoustic Sources: A Unified General Solution (Theoretical Analysis and Derivation)

球对称光声源的解析表达式：统一的通用解（理论分析与推导）

Shuang Li, Yibing Wang, Yu Zhang, Changhui Li

机构 * Department of Biomedical Engineering, College of Future Technology, Peking University, Beijing, China（北京大学未来技术学院生物医学工程系） ； National Biomedical Imaging Center, Peking University, Beijing, China（北京大学国家生物医学成像中心） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出了一种适用于任意球对称初始分布的光声源解析解，提供了多种常见分布的表达式，并为光声成像系统设计提供了工具。