代码大模型 / AI 编程

GA-VisAgent: A Multi-Agent application for code generation and visualization in interactive learning

GA-VisAgent：一种用于交互式学习中代码生成和可视化的多智能体应用

Wang Jian, Zhou Jianbo, Xiong Yuhao, Liu Zhenxia, Luo Wen, Yuan LinWang, Yu ZhaoYuan

机构 * School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（地理学院，南京师范大学） ； School of Environment, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（环境学院，南京师范大学） ； Key Laboratory of Virtual Geographic Environment, Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（虚拟地理环境重点实验室，南京师范大学） ； Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development（江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心） 纠错

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

AI总结 GA-VisAgent基于GAGPT提出多智能体应用，通过任务规划和ReAct策略生成代码并提供可视化，实验显示在40个典型Conformal GA任务中代码生成成功率达90%，比GPT-4o提升70%。

MAD-OPD: Breaking the Ceiling in On-Policy Distillation via Multi-Agent Debate

MAD-OPD: 突破基于策略的蒸馏的天花板：多智能体辩论

Jianze Wang, Ying Liu, Jinlong Chen, Xuchun Hu, Qilong Zhang, Yu Cao, Jun Wang, Hua Yang, Yong Xie, Qianglong Chen

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 MAD-OPD通过多智能体辩论机制突破单教师限制，提出多教师辩论框架和基于任务的分歧原理，提升代理任务和代码生成性能。

Comments Preprint. 9-page main paper + appendix. 8 figures, 7 tables. Code: https://github.com/chiefovoavicii/MAD-OPD

LLM Ghostbusters: Surgical Hallucination Suppression via Adaptive Unlearning

LLM Ghostbusters: 通过自适应反学习实现精准幻觉抑制

Joseph Spracklen, Pedram Aghazadeh, Farinaz Koushanfar, Murtuza Jadliwala

机构 * University of Texas San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出自适应反学习框架，通过混合token级目标和自适应发现循环，有效抑制LLM幻觉，减少81%的包幻觉率，同时保持编码基准性能，验证其对特定分布的针对性效果。

Using LLMs in Software Design: An Empirical Study of GitHub and A Practitioner Survey

在软件设计中使用LLMs：GitHub和实践者调查的实证研究

Yifei Wang, Ruiyin Li, Peng Liang, Yangxiao Cai, Zengyang Li, Mojtaba Shahin, Arif Ali Khan, Qiong Feng

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央财经大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工大学计算技术学院） ； M3S Research Unit, University of Oulu（奥卢大学M3S研究单位） ； School of Computer Science, Nanjing University of Science（南京理工大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文通过实证研究和调查，探讨开发者如何利用LLM进行软件设计，发现LLM在架构设计、数据模型设计等方面的应用，揭示其优势与局限性。

Comments 29 pages, 8 images, 6 tables, Manuscript submitted to a Journal (2026)