代码大模型 / AI 编程

Persistent Cross-Attempt State Optimization for Repository-Level Code Generation

持久的跨尝试状态优化用于仓库级代码生成

Ruwei Pan, Jiangshuai Wang, Qisheng Zhang, Yueheng Zhu, Linhao Wu, Zixiong Yang, Yakun Zhang, Lu Zhang, Hongyu Zhang

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

AI总结 本文提出LiveCoder框架，通过跨尝试知识优化提升仓库级代码生成效率，通过保留任务特定状态提升生成效果，实验表明在RAL-Bench上功能得分提升22.94个百分点，仓库复用率提升至81.58%。

COBOL-Coder: Domain-Adapted Large Language Models for COBOL Code Generation and Translation

COBOL-Coder：面向COBOL代码生成与翻译的领域适应性大语言模型

Anh T. V. Dau, Shin Hwei Tan, Jinqiu Yang, Nghi D. Q. Bui, Anh Tuan Nguyen

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

AI总结 本文提出COBOL-Coder，一种专为COBOL设计的大型语言模型，通过自动化数据管道和领域适应技术，在代码生成与翻译任务中表现出色，优于现有模型。

SecPI: Secure Code Generation with Reasoning Models via Security Reasoning Internalization

SecPI: 通过安全推理内化实现安全代码生成

Hao Wang, Niels Mündler, Mark Vero, Jingxuan He, Dawn Song, Martin Vechev

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 SecPI通过内化结构化安全推理，使推理模型在无需安全指令的情况下生成安全代码，经验证在多个安全基准测试中显著提升代码功能正确性和安全性。

COBOLAssist: Analyzing and Fixing Compilation Errors for LLM-Powered COBOL Code Generation

COBOLAssist: 分析和修复由LLM驱动的COBOL代码生成中的编译错误

Anh T. V. Dau, Shin Hwei Tan, Jinqiu Yang, Nghi D. Q. Bui, Anh Tuan Nguyen

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

AI总结 本文研究了COBOL编译错误的挑战，提出COBOLAssist框架通过迭代修复提升代码正确性，实验表明其显著提高了编译成功率和功能正确性。

StatsClaw: An AI-Collaborative Workflow for Statistical Software Development

StatsClaw：统计软件开发的AI协作工作流

Tianzhu Qin, Yiqing Xu

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

AI总结 StatsClaw通过多智能体架构实现统计软件开发的可靠自动化，通过信息隔离机制确保代码生成与验证的独立性，提升软件生命周期的工程效率并保持研究人员对方法学的控制。

Benchmarking and Evaluating VLMs for Software Architecture Diagram Understanding

对软件架构图理解的VLMs基准测试与评估

Shuyin Ouyang, Jie M. Zhang, Jingzhi Gong, Gunel Jahangirova, Mohammad Reza Mousavi, Jack Johns, Beum Seuk Lee, Adam Ziolkowski, Botond Virginas, Joost Noppen

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

AI总结 本文提出SADU基准，评估VLMs在理解软件架构图作为结构化软件工程制品上的能力，揭示当前模型在图表推理和视觉关系定位方面的不足。

Customized User Plane Processing via Code Generating AI Agents for Next Generation Mobile Networks

通过代码生成AI代理实现定制化用户平面处理以适用于下一代移动网络

Xiaowen Ma, Onur Ayan, Yunpu Ma, Xueli An

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

AI总结 本文研究了利用AI代理生成定制化处理模块的方法，探讨了模型选择、提示设计和代码模板对生成准确性的影响，证明AI代理能在合适条件下实现所需行为。

Apriel-1.5-OpenReasoner: RL Post-Training for General-Purpose and Efficient Reasoning

阿普里尔-1.5-开放式推理机：基于强化学习的后训练通用高效推理

Rafael Pardinas, Ehsan Kamalloo, David Vazquez, Alexandre Drouin

机构 * ServiceNow 纠错

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

AI总结 本文提出Apriel-1.5-OpenReasoner，通过可复现的多领域强化学习后训练方法，在Apriel-Base上实现跨五个领域的通用高效推理，提升推理效率并优化不同难度问题的推理长度。

Comments 20 pages, 4 tables, 6 figures, appendix included