代码大模型 / AI 编程

SEW: Self-Evolving Agentic Workflows for Automated Code Generation

SEW：自演化代理工作流用于自动化代码生成

Siwei Liu, Jinyuan Fang, Han Zhou, Yingxu Wang, Zaiqiao Meng

机构 * University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； MBZUAI（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SEW框架，通过自演化方法自动设计和优化多代理工作流，提升代码生成任务的性能，实验表明在LiveCodeBench上比仅使用基础LLM提升12%。

Comments 16 pages, 5 figures

Ro-SLM: Onboard Small Language Models for Robot Task Planning and Operation Code Generation

Ro-SLM：机器人任务规划与操作代码生成的 onboard 小语言模型

Wenhao Wang, Yanyan Li, Long Jiao, Jiawei Yuan

机构 * Department of Computer & Information Science, University of Massachusetts Dartmouth（达特茅斯大学计算机与信息科学系） ； Department of Computer Science & Engineering, California State University San Marcos（加州州立大学桑马克斯分校计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)

AI总结 本文提出Ro-SLM框架，通过蒸馏大语言模型知识提升机器人任务规划与代码生成能力，实验证明其性能接近大语言模型。

Comments 25 pages, 2 figures, ACL 2026

Sustainable Code Generation Using Large Language Models: A Systematic Literature Review

利用大语言模型实现可持续代码生成：系统文献综述

Sabiya Banu Masthan Ali, Oussema Kirmani, Aroosa Hameed, Syed Muhammad Danish, Gautam Srivastava

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

AI总结 本文系统回顾了大语言模型生成代码的可持续性研究，分析了代码效率对环境影响，指出现有研究存在方法分散、缺乏统一评估框架的问题。

CodeSpecBench: Benchmarking LLMs for Executable Behavioral Specification Generation

CodeSpecBench: 用于可执行行为规范生成的LLM基准测试

Zaoyu Chen, Jianbo Dai, Boyu Zhu, Jingdong Wang, Huiming Wang, Xin Xu, Haoyang Yuan, Zhijiang Guo, Xiao-Ming Wu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； UCL（伦敦大学学院） ； CUHK (SZ)（香港中文大学（深圳）） ； SUTD（新加坡科技设计大学） ； HKUST（香港科技大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出CodeSpecBench，一个基于执行评估协议的LLM可执行行为规范生成基准，评估了15种最新LLM在函数和仓库级任务中的表现，发现仓库级任务性能显著下降，且规范生成比代码生成更具挑战性。

ArtiCAD: Articulated CAD Assembly Design via Multi-Agent Code Generation

ArtiCAD: 通过多智能体代码生成实现可动CAD装配设计

Yuan Shui, Yandong Guan, Zhanwei Zhang, Juncheng Hu, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(title)

AI总结 ArtiCAD通过多智能体系统从文本或图像生成可编辑的可动CAD装配，利用连接器定义连接点和关节参数，提升空间推理能力，通过验证步骤和回滚机制确保输出质量，验证了其在概念设计、物理原型和AI训练资产生成中的应用。

Beyond Output Correctness: Benchmarking and Evaluating Large Language Model Reasoning in Coding Tasks

超越输出正确性：评估大型语言模型在编码任务中的推理能力

Yuangang Li, Justin Tian Jin Chen, Ethan Yu, David Hong, Iftekhar Ahmed

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 本文提出CodeRQ-Bench，首个评估LLM在生成、摘要和分类等编码任务中推理质量的基准，通过分析现有评估器的1069个不匹配案例，提出VERA评估器，实验表明其在四个数据集上均优于基线，提升AUCROC和AUPRC最高达0.26和0.21。

ALL-FEM: Agentic Large Language models Fine-tuned for Finite Element Methods

ALL-FEM：面向有限元方法的代理式大语言模型

Rushikesh Deotale, Adithya Srinivasan, Yuan Tian, Tianyi Zhang, Pavlos Vlachos, Hector Gomez

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

AI总结 ALL-FEM通过代理式AI与领域专用微调LLM结合，实现固体力学、流体力学及多物理场问题的自动有限元分析，其微调模型在39个基准测试中达到71.79%的代码级成功率。

BEAM: Bi-level Memory-adaptive Algorithmic Evolution for LLM-Powered Heuristic Design

BEAM：基于LLM的双层记忆自适应算法进化用于启发式设计

Chuyang Xiang, Yichen Wei, Jiale Ma, Handing Wang, Junchi Yan

机构 * IEEE 纠错

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

AI总结 BEAM通过双层优化方法，结合遗传算法和MCTS，改进LLM驱动的启发式设计，有效提升复杂代码生成效率，实验显示在CVRP混合算法设计中优化差距减少37.84%。

Comments 24 pages, 11 figures

The Search for Constrained Random Generators

寻找受限随机生成器

Harrison Goldstein, Hila Peleg, Cassia Torczon, Daniel Sainati, Leonidas Lampropoulos, Benjamin C. Pierce

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

AI总结 本文提出利用演绎程序合成思想，通过生成器的指称语义设计出自动合成正确生成器的规则，解决属性驱动测试中的受限随机生成问题，提升测试用例的有效性。

Comments Published at PLDI 2026

Structural Anchors and Reasoning Fragility:Understanding CoT Robustness in LLM4Code

结构锚点与推理脆弱性：理解LLM4Code中的CoT鲁棒性

Yang Liu, Da Song, Armstrong Foundjem, Heng Li, Foutse Khomh

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

AI总结 本文研究了CoT提示在LLM4Code中的鲁棒性，通过系统扰动分析发现其性能依赖于模型家族、任务结构和提示明确性，并识别出三种轨迹变形模式。

CoRoVA: Compressed Representations for Vector-Augmented Code Completion

CoRoVA：用于向量增强代码补全的压缩表示

Daria Cherniuk, Nikita Sukhorukov, Danil Gusak, Nikita Sushko, Danil Sivtsov, Elena Tutubalina, Evgeny Frolov

机构 * HSE University（俄罗斯莫斯科高等教育学院） 纠错

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

AI总结 CoRoVA通过压缩上下文提升代码补全效率，减少提示扩展并降低延迟，提升生成质量。

E2LLM: Encoder Elongated Large Language Models for Long-Context Understanding and Reasoning

E2LLM：用于长上下文理解与推理的编码器扩展大语言模型

Zihan Liao, Jun Wang, Hang Yu, Lingxiao Wei, Jianguo Li, Jun Wang, Wei Zhang

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本文提出E2LLM，通过分块压缩和适配器对齐，解决长上下文处理中的性能、效率与兼容性难题，在文档摘要和问答任务中优于现有方法。

Comments Accept by EMNLP'25

COBALT-TLA: A Neuro-Symbolic Verification Loop for Cross-Chain Bridge Vulnerability Discovery

COBALT-TLA：一种用于跨链桥漏洞发现的神经符号验证循环

Dominik Blain

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 COBALT-TLA结合LLM与TLA+模型检查器，通过自动REPL循环发现跨链桥漏洞，首次自主识别Optimistic Relay Attack漏洞类。

Comments 4 pages, 1 table. Submitted to FMBC 2026 (Formal Methods for Blockchains)

CKG-LLM: LLM-Assisted Detection of Smart Contract Access Control Vulnerabilities Based on Knowledge Graphs

CKG-LLM：基于知识图谱的智能合约访问控制漏洞检测框架

Xiaoqi Li, Hailu Kuang, Wenkai Li, Zongwei Li, Shipeng Ye

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出CKG-LLM框架，利用大语言模型能力将自然语言漏洞模式转化为知识图谱查询，提升智能合约访问控制漏洞检测性能。

Comments 6 pages, 5 figures