代码大模型 / AI 编程

Security-by-Design for LLM-Based Code Generation: Leveraging Internal Representations for Concept-Driven Steering Mechanisms

面向基于大语言模型的代码生成的Security-by-Design：利用内部表示进行概念驱动的引导机制

Maximilian Wendlinger, Daniel Kowatsch, Konstantin Böttinger, Philip Sperl

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

AI总结 本文提出SCS-Code，通过引导大语言模型的内部表示生成安全且功能性的代码，解决现有方法在安全性和功能正确性上的不足。

Comments to be published in the IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P)'26

ExecVerify: White-Box RL with Verifiable Stepwise Rewards for Code Execution Reasoning

ExecVerify: 带可验证逐步奖励的白盒强化学习用于代码执行推理

Lingxiao Tang, He Ye, Zhaoyang Chu, Muyang Ye, Zhongxin Liu, Xiaoxue Ren, Lingfeng Bao

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

AI总结 ExecVerify通过可验证的白盒奖励提升代码执行推理和生成性能

Can Theoretical Physics Research Benefit from Language Agents?

理论物理研究能否从语言代理中受益？

Sirui Lu, Zhijing Jin, Terry Jingchen Zhang, Pavel Kos, J. Ignacio Cirac, Bernhard Schölkopf

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

AI总结 本文探讨了语言代理在理论物理研究中的潜力，指出需专门训练和工具支持，以实现多模态数据处理、物理假设提出和理论验证的AI代理。

Comments 8+2 pages + references

AutoVeriFix+: High-Correctness RTL Generation via Trace-Aware Causal Fix and Semantic Redundancy Pruning

AutoVeriFix+: 通过轨迹感知因果修复和语义冗余剪枝实现高正确性的RTL生成

Yan Tan, Xiangchen Meng, Zijun Jiang, Yangdi Lyu

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

AI总结 AutoVeriFix+通过轨迹感知因果修复和语义冗余剪枝，提升Verilog代码生成的功能正确性与设计效率。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2509.08416

Context Before Code: An Experience Report on Vibe Coding in Practice

上下文在代码之前：关于在实践中使用Vibe编码的经验报告

Md Nasir Uddin Shuvo, Md Aidul Islam, Md Mahade Hasan, Muhammad Waseem, Pekka Abrahamsson

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

AI总结 本文报告了一个全栈团队在实践中应用Vibe编码构建多项目代理学习平台和学术检索增强生成系统，并探讨了生成代码在隔离约束和架构设计上的不足。

Comments 6 Pages, 1 Figure

Critique-Coder: Enhancing Coder Models by Critique Reinforcement Learning

Critique-Coder: 通过批判强化学习增强Coder模型

Chi Ruan, Dongfu Jiang, Yubo Wang, Wenhu Chen

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

AI总结 Critique-Coder通过批判强化学习提升Coder模型性能，优于传统强化学习方法。