代码大模型 / AI 编程

MM-ReCoder: Advancing Chart-to-Code Generation with Reinforcement Learning and Self-Correction

MM-ReCoder：通过强化学习和自我校正推进图表到代码生成

Zitian Tang, Xu Zhang, Jianbo Yuan, Yang Zou, Varad Gunjal, Songyao Jiang, Davide Modolo

机构 * Brown University（布朗大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

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

AI总结 MM-ReCoder通过强化学习和自我校正机制提升图表到代码生成能力，其两阶段多轮自我校正策略基于Group Relative Policy Optimization，提升代码准确性和可执行性。

Comments CVPR 2026

DOne: Decoupling Structure and Rendering for High-Fidelity Design-to-Code Generation

DOne：解耦结构与渲染以实现高保真设计到代码生成

Xinhao Huang, Jinke Yu, Wenhao Xu, Zeyi Wen, Ying Zhou, Junzhuo Liu, Junhao Ji, Zulong Chen

机构 * HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； HKUST（香港科技大学） ； University of Electronic Science（电子科技大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） 纠错

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

AI总结 DOne通过解耦结构理解与元素渲染，提升设计到代码生成的高保真度，通过布局分割模块、混合元素检索器和模式引导生成范式，克服了现有方法在结构与细节协调上的不足。

AeroTherm-GPT: A Verification-Centered LLM Framework for Thermal Protection System Engineering Workflows

AeroTherm-GPT：一种面向热防护系统工程工作流的验证中心LLM框架

Chuhan Qiao, Jinglai Zheng, Jie Huang, Buyue Zhao, Fan Li, Haiming Huang

机构 * School of Civil Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学土木工程学院） ； Beijing Research Institute of Telemetry（北京遥测技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出AeroTherm-GPT，一种专为热防护系统设计的LLM代理，通过约束闭环生成框架解决超音速热防护系统设计中生成可执行仿真工具时的约束冲突问题，实现高效率的根因修复。

StelLA: Subspace Learning in Low-rank Adaptation using Stiefel Manifold

StelLA: 基于Stiefel流形的低秩适应子空间学习

Zhizhong Li, Sina Sajadmanesh, Jingtao Li, Lingjuan Lyu

机构 * Sony AI Zurich（索尼AI苏黎世） 纠错

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

AI总结 StelLA通过引入三因子分解U SV^T，利用Stiefel流形约束U和V的正交性，提升低秩适应的性能，适用于多种下游任务。

Comments NeurIPS 2025 Spotlight

Sci-Mind: Cognitively-Inspired Adversarial Debate for Autonomous Mathematical Modeling

Sci-Mind：基于认知的对抗辩论用于自主数学建模

Junhao Jia, Huangwei Chen, Ruiying Sun, Yanhui Song, Haishuai Wang, Jiajun Bu, Lei Wu

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 Sci-Mind通过模仿人类科学发现过程，结合经验记忆回溯和对抗性认知辩证，提升自主数学建模的严谨性和代码可执行性。