代码大模型 / AI 编程

Assessing the Impact of Requirement Ambiguity on LLM-based Function-Level Code Generation

评估需求模糊性对基于LLM的函数级代码生成的影响

Di Yang, Xinou Xie, Xiuwen Yang, Ming Hu, Yihao Huang, Yueling Zhang, Weikai Miao, Ting Su, Chengcheng Wan, Geguang Pu

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

AI总结 本文提出Orchid基准，评估需求模糊性对LLM代码生成的影响，发现模糊性显著降低模型性能，且高阶模型受影响更严重，揭示了明确与模糊需求之间的性能差距。

LaDiR: Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning

LaDiR：潜在扩散增强大语言模型进行文本推理

Haoqiang Kang, Yizhe Zhang, Nikki Lijing Kuang, Nicklas Majamaki, Navdeep Jaitly, Yi-An Ma, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 LaDiR通过结合连续潜在表示的表达力与潜在扩散模型的迭代精炼能力，提升大语言模型在文本推理中的准确性、多样性和可解释性。

OpInf-LLM: Parametric PDE Solving with LLMs via Operator Inference

OpInf-LLM：通过算子推断实现基于LLM的参数PDE求解

Zhuoyuan Wang, Hanjiang Hu, Xiyu Deng, Saviz Mowlavi, Yorie Nakahira

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 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OpInf-LLM框架，利用少量解数据实现多样PDE实例的准确预测，支持自然语言任务指定和物理基础推理，降低计算需求并提高异构环境下的求解成功率。

BackPlay: Head-Only Look-Back Self-Correction for Diffusion Language Models

BackPlay：用于扩散语言模型的头部-only回溯自校正

Liming Liu, Binxuan Huang, Zixuan Zhang, Xin Liu, Bing Yin, Tuo Zhao

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 BackPlay通过在冻结的生成器上训练轻量级校正头，改进多token解码下的生成质量，利用回溯校正机制减少错误积累。

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