代码大模型 / AI 编程

Image2Gcode: Image-to-G-code Generation for Additive Manufacturing Using Diffusion-Transformer Model

Image2Gcode: 基于扩散-变换器模型的图像到G-code生成用于增材制造

Ziyue Wang, Yayati Jadhav, Peter Pak, Amir Barati Farimani

机构 * Department of Materials Science and Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（材料科学与工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA，USA） ； Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（机械工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA，USA） 纠错

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

AI总结 本文提出Image2Gcode框架，通过图像直接生成可打印的G-code，省去CAD建模步骤，提升增材制造的易用性和效率。

CausalARC: Abstract Reasoning with Causal World Models

CausalARC：基于因果世界模型的抽象推理

Jacqueline Maasch, John Kalantari, Kia Khezeli

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

AI总结 CausalARC通过因果世界模型进行低数据和分布外推理，结合原则性数据增强提供少量示例反馈，用于评估语言模型在抽象推理、反事实推理、程序合成和因果发现中的表现。

Comments Peer-reviewed workshop paper

Journal ref 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: Bridging Language, Agent, and World Models (LAW)

Neuron-Guided Interpretation of Code LLMs: Where, Why, and How?

指导神经元的代码LLM解释：在哪里、为什么和如何？

Zhe Yin, Xiaodong Gu, Beijun Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究通过分析代码LLM的神经元层面，发现语言特定神经元和概念层在多语言生成中的作用，提出基于神经元的微调、克隆检测和跨语言总结方法。

Comments Accepted by FSE2026

Don't Vibe Code, Do Skele-Code: Interactive No-Code Notebooks for Subject Matter Experts to Build Lower-Cost Agentic Workflows

不要编写代码，而是构建骨架代码：面向领域专家的交互式无代码笔记本以构建低成本的代理工作流

Sriram Gopalakrishnan

机构 * JP Morgan Chase & Co.（摩根大通公司） 纠错

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

AI总结 Skele-Code通过自然语言和图形界面帮助非技术人员构建工作流，通过增量交互式笔记本开发减少token成本，生成模块化且易扩展的工作流。

Comments Main paper 9 pages. Topics: Agentic Coding, HCI, LLMs, Workflows

Enhancing Reinforcement Learning Fine-Tuning with an Online Refiner

通过在线细化增强强化学习微调

Hao Ma, Zhiqiang Pu, Yang Liu, Xiaolin Ai

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出动态约束机制，通过在线细化模型提升强化学习微调的稳定性与性能，在对话和代码生成任务中优于KL正则化和无约束基线。

Understanding by Reconstruction: Reversing the Software Development Process for LLM Pretraining

通过重构理解：为LLM预训练反转软件开发过程

Zhiyuan Zeng, Yichi Zhang, Yong Shan, Kai Hua, Siyuan Fang, Zhaiyu Liu, Jiaheng Liu, Haozhe Wang, Yining Zheng, Ming Ding, Ke Shen, Ge Zhang, Wenhao Huang, Xipeng Qiu

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

AI总结 本文提出通过重构软件开发过程来提升LLM性能，通过模拟多智能体轨迹生成更丰富的监督信号，实验显示在多个基准测试中效果显著。

Leveraging Large Language Models for Generalizing Peephole Optimizations

利用大型语言模型进行通用窥视优化

Chunhao Liao, Hongxu Xu, Xintong Zhou, Zhenyang Xu, Chengnian Sun

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

AI总结 本文提出LPG框架，利用大型语言模型进行窥视优化泛化，通过闭环工作流整合符号常量泛化、结构泛化、约束放松和位宽/精度泛化，提升优化规则的正确性和通用性。

An Agentic System for Schema Aware NL2SQL Generation

一种基于模式的代理系统用于自然语言到SQL生成

David Onyango, Naseef Mansoor

机构 * Project Path ； Minnesota State University Mankato（明尼苏达州立大学曼科托分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于模式的代理系统，利用小型语言模型作为主要代理，结合选择性LLM回退机制，降低计算成本，实验显示在BIRD基准上实现90%以上的成本节省。

Lightweight Model Predictive Control for Spacecraft Rendezvous Attitude Synchronization

轻量模型预测控制用于航天器对接姿态同步

Peter Stadler, Alexander Meinert, Niklas Baldauf, Alen Turnwald

机构 * Space Applications Group, e:fs TechHub GmbH（e:fs技术中心空间应用组） ； Faculty of Electrical Engineering and Information Technology, Ingolstadt University of Applied Sciences（应用科学大学英戈尔施塔特电气工程与信息技术学院） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出两种轻量模型预测控制方法，用于航天器对接同步过程中的姿态跟踪，通过新颖的姿态偏差公式实现角速度的线性约束，验证了在资源受限环境下姿态控制的可行性。

Comments Accepted at European Control Conference (ECC 2026)