代码大模型 / AI 编程

Helping LLMs Improve Code Generation Using Feedback from Testing and Static Analysis

通过测试和静态分析反馈帮助LLM提升代码生成

Greta Dolcetti, Vincenzo Arceri, Eleonora Iotti, Sergio Maffeis, Agostino Cortesi, Enea Zaffanella

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

AI总结 本文提出利用测试和静态分析评估和指导通用开源LLM生成代码的质量及自我改进，发现生成代码常存在错误和安全问题，但提供反馈后能有效修复代码缺陷。

Journal ref Discover Artificial Intelligence, 2026

H2LooP Spark Preview: Continual Pretraining of Large Language Models for Low-Level Embedded Systems Code

H2LooP Spark Preview：为低级嵌入式系统代码进行大语言模型的持续预训练

Amit Singh, Vedant Nipane, Pulkit Agrawal, Jatin Kishnani, Sairanjan Mishra

机构 * H2LooP.ai 纠错

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

AI总结 本文提出H2LooP Spark Preview，通过持续预训练方法，利用BF16 LoRA技术将OLMo-3-7B模型适应于嵌入式系统领域，显著降低困惑度并提升代码生成性能。

KernelFoundry: Hardware-aware evolutionary GPU kernel optimization

KernelFoundry: 带硬件意识的进化GPU内核优化

Nina Wiedemann, Quentin Leboutet, Michael Paulitsch, Diana Wofk, Benjamin Ummenhofer

机构 * Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

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

AI总结 KernelFoundry通过MAP-Elites搜索、元提示进化和模板参数优化，高效探索GPU内核设计空间，实现SYCL内核在KernelBench上的2.3倍加速。

LLM-HPC++: Evaluating LLM-Generated Modern C++ and MPI+OpenMP Codes for Scalable Mandelbrot Set Computation

LLM-HPC++: 评估LLM生成的现代C++和MPI+OpenMP代码用于可扩展的曼德勃罗集计算

Patrick Diehl, Noujoud Nader, Deepti Gupta

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

AI总结 本文评估了LLM生成的C++和MPI+OpenMP代码在曼德勃罗集计算中的性能，发现ChatGPT-4和5在语法精度和可扩展性方面表现突出。