代码大模型 / AI 编程

DeepGuard: Secure Code Generation via Multi-Layer Semantic Aggregation

DeepGuard：通过多层语义聚合实现安全代码生成

Li Huang, Zhongxin Liu, Yifan Wu, Tao Yin, Dong Li, Jichao Bi, Nankun Mu, Hongyu Zhang, Meng Yan

机构 * Chongqing University（重庆大学） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全全国重点实验室，浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 DeepGuard通过多层语义聚合提升代码生成的安全性，实验表明其在安全性和功能性上均优于基线模型，有效检测并减少不安全模式。

Comments ACL 2026 main conference

Interactive Program Synthesis for Modeling Collaborative Physical Activities from Narrated Demonstrations

基于叙述演示的协作物理活动建模交互式程序合成

Edward Kim, Daniel He, Jorge Chao, Wiktor Rajca, Mohammed Amin, Nishant Malpani, Ruta Desai, Antti Oulasvirta, Bjoern Hartmann, Sanjit Seshia

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Meta ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过交互式程序合成解决协作物理活动建模问题，利用叙述演示统一教学、检查和纠正系统逻辑，实验表明用户能有效修正程序以匹配意图。

When LLMs Lag Behind: Knowledge Conflicts from Evolving APIs in Code Generation

当LLM落后时：来自演进API的代码生成中的知识冲突

Ahmed Nusayer Ashik, Shaowei Wang, Tse-Hsun Chen, Muhammad Asaduzzaman, Yuan Tian

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

AI总结 本文研究了API演变对LLM代码生成的影响，发现缺乏全面文档时LLM难以优先处理外部上下文，执行率仅42.55%，而结构化文档和大模型规模可提升至66.36%，但推理策略如Self-Reflection可进一步提升11%。

UIPress: Bringing Optical Token Compression to UI-to-Code Generation

UIPress：将光学令牌压缩引入UI到代码生成

Dasen Dai, Shuoqi Li, Ronghao Chen, Huacan Wang, Biao Wu, Qizhen Lan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出UIPress，一种轻量级学习压缩模块，通过结合深度可分离卷积、元素引导的空间重加权和Transformer细化，将UI截图的视觉令牌从约6700压缩到256，结合LoRA实现表示差距桥接，提升效率并优于现有方法。

Comments 10 pages, 3 figures

Skip-Connected Policy Optimization for Implicit Advantage

隐式优势下的跳连策略优化

Fengwei Teng, Jinyi Bai, Xinhao Yao, Demi Ruohan Wang, Jiahao Zhao, Zhijiang Guo

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出跳连优化方法，通过将推理分解为上游和下游阶段，利用密集奖励和蒙特卡洛采样提升性能，在数学基准和领域外任务中取得显著提升。

ChipSeek: Optimizing Verilog Generation via EDA-Integrated Reinforcement Learning

ChipSeek: 通过集成EDA的强化学习优化Verilog生成

Zhirong Chen, Kaiyan Chang, Zhuolin Li, Cangyuan Li, Xinyang He, Chujie Chen, Mengdi Wang, Haobo Xu, Yinhe Han, Huawei Li, Ying Wang

机构 * SKLP, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 ChipSeek通过集成EDA的强化学习框架，优化RTL代码生成，提升功能正确性和PPA指标。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

Enhancing LLM Problem Solving via Tutor-Student Multi-Agent Interaction

通过导师-学生多智能体交互增强LLM问题解决能力

Nurullah Eymen Özdemir, Erhan Oztop

机构 * Ozyegin University（奥兹耶金大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PETITE框架，通过角色差异化交互提升LLM问题解决性能，对比自一致性、自修正等方法，显示在APPS基准上准确率相近或更高且消耗更少token。

Comments 7 pages, 3 figures, This work is under review for conference appearance

An Eye for Trust: An Exploration of Developers' Trust Perceptions Through Urgency and Reputation

信任之眼：通过紧迫性和声誉探索开发者信任感知

Sara Yabesi, Mahta Amini, Jelena Ristic, Zohreh Sharafi

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

AI总结 研究通过眼动实验探讨紧迫性和声誉如何影响开发者对代码可信度的判断，发现代码优先级影响审查行为但不影响采纳决策，且开发者未充分意识到紧迫性和声誉的影响。

Hierarchical SVG Tokenization: Learning Compact Visual Programs for Scalable Vector Graphics Modeling

分层SVG标记化：为可扩展矢量图形建模学习紧凑的视觉程序

Ximing Xing, Ziteng Xue, Zhenxi Li, Weicong Liang, Linqing Wang, Zhantao Yang, Tiankai Hang, Zijin Yin, Qinglin Lu, Chunyu Wang, Qian Yu

机构 * Tencent（腾讯） ； Visual Computing Group, Beijing（北京视觉计算组） 纠错

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

AI总结 本文提出HiVG框架，通过分层标记化提升矢量图形生成的序列效率与空间一致性，解决传统标记化方法在几何结构表达上的不足。

Comments Homepage: https://hy-hivg.github.io/

A survey of generative AI adoption and perceived productivity among scientists who program

生成式AI采纳与科学家编程中感知生产力的综述

Gabrielle O'Brien, Alexis Parker, Nasir Eisty, Jeffrey Carver

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

AI总结 本文综述了生成式AI在科学家编程中的采纳情况，发现学生和经验较少的程序员更倾向于使用通用对话接口，且生成代码量与感知生产力密切相关。

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