代码大模型 / AI 编程

Benchmarking Multimodal LLMs on Code Generation for Complex Interactive Webpages

多模态大语言模型在复杂交互网页代码生成上的基准测试

Fan Wu, Lishuai Dong, Cuiyun Gao, Yujia Chen, Yiming Huang, Yang Xiao, Qing Liao

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

AI总结 针对现有基准忽略复杂交互行为的问题，提出WebIGBench基准，包含103个真实复杂网页和871个交互动作，并设计新评估流程，测试多模态大语言模型在交互式网页代码生成上的性能。

Bridging the Sim-to-Real Gap in Semiconductor Visual Program Synthesis via Input Binarization

通过输入二值化弥合半导体视觉程序合成中的仿真到现实差距

Yusuke Ohtsubo, Kota Dohi, Koichiro Yawata, Koki Takeshita, Tatsuya Sasaki

机构 * National Institute of Information and Communications Technology, Japan（日本信息通信技术全国研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种视觉程序合成框架，利用输入二值化策略消除扫描电子显微镜图像的纹理和噪声，使视觉语言模型专注于几何结构，从而弥合仿真到现实的差距，在MIIC数据集上将平均Dice系数从0.4393提升至0.5256。

Coding Agent Is Good As World Simulator

编码智能体作为世界模拟器

Hongyu Wang, Jingquan Wang, Bocheng Zou, Radu Serban, Dan Negrut

机构 * Department of Mechanical & Aerospace Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械与航空航天工程系） ； School of Computer, Data, and Information Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 提出一个通过可执行模拟代码构建基于物理的世界模型的智能体框架，协调规划、代码生成、视觉审查和物理分析智能体，迭代修正代码以满足物理约束，在物理准确性、指令忠实度和视觉质量上超越视频模型。

FrontierOR: Benchmarking LLMs' Capacity for Efficient Algorithm Design in Large-Scale Optimization

FrontierOR：基准测试大语言模型在大规模优化中高效算法设计的能力

Minwei Kong, Chonghe Jiang, Ao Qu, Wenbin Ouyang, Zhaoming Zeng, Xiaotong Guo, Zhekai Li, Junyi Li, Yi Fan, Xinshou Zheng, Xi Jing, Yikai Zhang, Zhiwei Liang, Seonghoo Kim, Runqing Yang, Zijian Zhou, Sirui Li, Han Zheng, Wangyang Ying, Ou Zheng, Chonghuan Wang, Jinglong Zhao, Hanzhang Qin, Cathy Wu, Paul Pu Liang, Jinhua Zhao, Hai Wang

机构 * Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工联盟研究技术） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Uber ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Northwestern University（西北大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Microsoft（微软） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

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

AI总结 提出FrontierOR基准，系统评估大语言模型在现实大规模优化问题中设计可扩展算法（而非仅生成求解器代码）的能力，发现最强模型仅在31%案例中优于Gurobi。

Learning Reasoning World Models for Parallel Code

学习并行代码的推理世界模型

Gautam Singh, Arjun Guha, Bhavya Kailkhura, Harshitha Menon

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

AI总结 提出Parallel-Code World Models (PCWMs)，通过推理LLM直接预测并行代码的工具输出，以解决并行代码训练数据稀缺问题，在数据竞争预测和性能分析任务上取得显著提升。

Hypothesis Generation and Inductive Inference in Children and Language Models

儿童与语言模型中的假设生成与归纳推理

Jeffrey Qin, Wasu Top Piriyakulkij, Zhuangfei Gao, Mia Radovanovic, Jessica Sommerville, Kevin Ellis, Marta Kryven

机构 * Computer Science University of Waterloo（滑铁卢大学计算机科学系） ； Department of Computer Science Cornell University（康奈尔大学计算机科学系） ； Department of Computer Science Dalhousie University（达尔豪斯大学计算机科学系） ； Department of Psychology University of Toronto（多伦多大学心理学系） 纠错

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

AI总结 通过归纳推理盒子任务，结合贝叶斯粒子推断的程序归纳形式化，比较儿童与基于LLM的智能体在不确定性下的假设生成与证据寻求行为，发现两者在适应环境结构上相似但信息寻求成本与归纳偏差不同。

A Local Perturbation Theory for Cross-Domain Interference and Recovery in Multi-Domain RL

跨域干扰与恢复的局部微扰理论：多领域强化学习

Lei Yang, Siyu Ding, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, College of Intelligence and Computing, Tianjin University（天津大学智能与计算学院TJUNLP实验室） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 针对多领域RL训练中一个领域性能下降的问题，提出局部微扰理论，证明后期领域训练主要通过二阶损伤项在低维共享冲突子空间中损害早期领域，并通过短时领域刷新实现选择性恢复。

MOSAIC: Modular Orchestration for Structured Agentic Intelligence and Composition

MOSAIC：结构化智能体智能与组合的模块化编排

Yifan Bao, Xinyu Xi, Xinyu Liu, Wen Ge, Lei Jiang, Kevin Zhang, Raad Khraishi, Yihao Ang, Anthony K. H. Tung, Lukasz Szpruch, Hao Ni

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Data & Analytics, Digital X（Digital X 数据与分析部） ； Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 提出MOSAIC框架，通过结构化智能体编排、记忆驱动的模型选择和蓝图构建，将自动化数据科学转化为可验证、可复用的模型选择问题，在金融时间序列任务中优于AutoML和智能体基线。

iML: Executable, Problem-Grounded, and Broadly Exploratory Code-Driven AutoML

iML: 可执行、问题驱动且广泛探索的代码驱动自动机器学习

Dat Le, Duc-Cuong Le, Anh-Son Nguyen, Tuan-Dung Bui, Thu-Trang Nguyen, Son Nguyen, Hieu Dinh Vo

机构 * Faculty of Information Technology, VNU University of Engineering and Technology（信息科技学院，越南工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出iML多智能体框架，通过任务分析、数据剖析、结构化蓝图生成和模块化代码合成，实现可执行、问题驱动且广泛探索的代码驱动AutoML，在MLE-BENCH和iML-BENCH上显著优于基线。

Not All Errors Are Equal: A Systematic Study of Error Propagation in Large Language Model Inference

并非所有错误都平等：大型语言模型推理中错误传播的系统研究

Yafan Huang, Sheng Di, Guanpeng Li

机构 * University of Iowa（爱荷华大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过提出的LLMFI故障注入框架，系统研究了软错误在大型语言模型推理中的传播机制，揭示了关键脆弱性模式，并提出了四种低开销的软件级可靠性改进方向。

Comments Accepted at ICS'26

Agentic-J: An AI Agent for Biological Microscopy Image Analysis

Agentic-J：用于生物显微镜图像分析的AI智能体

Lukas Johanns, Marilin Moor, Davide Panzeri, Yu Zhou, Xinyi Chen, Nora F. K. Pauly, Zixuan Pan, Matthias Gunzer, Andreas Müller, Yiyu Shi, Hedi Peterson, Jianxu Chen

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

AI总结 提出基于容器的多智能体AI助手Agentic-J，通过自然语言接口集成ImageJ/Fiji工具，实现从细胞分割到多条件量化的可追溯、可复现生物图像分析工作流。

Comments Presented at Cell Biology at Scale 2026 (Poster). The Agentic-J project is available at https://mmv-lab.github.io/Agentic-J/

ATLAS: Agentic Test-time Learning-to-Allocate Scaling

ATLAS: 智能体测试时学习分配缩放

Peijia Qin, Qi Cao, Pengtao Xie

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出ATLAS框架，让LLM编排器通过单一

AnyEdit++: Adaptive Long-Form Knowledge Editing via Bayesian Surprise

AnyEdit++: 基于贝叶斯惊讶的自适应长文本知识编辑

Bowen Tian, Caixue He, Jiemin Wu, Jingying Wang, Wenshuo Chen, Zexi Li, Yutao Yue

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出AnyEdit++框架，通过基于贝叶斯惊讶的自适应分割机制Bayes-Chunk，实现结构感知的长文本知识编辑，在数学推理、代码生成和叙事任务上优于现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

Measuring and Mitigating Bias in Code Generated by Large Language Models

测量和减轻大型语言模型生成代码中的偏见

Yuxi Chen, Yutian Tang, Timothy Storer

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（格拉斯哥大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文针对GPT-4o和Gemini等主流代码生成工具，提出评估框架，使用代码偏见分数和属性变化比率量化偏见，并探索四种轻量级缓解策略。

RADAR: Redundancy-Aware Diffusion for Multi-Agent Communication Structure Generation

RADAR：面向多智能体通信结构生成的冗余感知扩散方法

Zhen Zhang, Wanjing Zhou, Juncheng Li, Hao Fei, Jun Wen, Wei Ji

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于条件离散图扩散模型的冗余感知生成框架RADAR，通过逐步生成通信拓扑并利用图有效尺寸引导，在六项基准上实现更高准确率、更低令牌消耗和更强鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026 (fix typos)

From Memorization to Creativity: LLM as a Designer of Novel Neural Architectures

从记忆到创造：LLM作为新型神经架构的设计者

Waleed Khalid, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * Computer Vision Lab, CAIDAS & IFI, University of Würzburg, Germany（计算机视觉实验室，CAIDAS与IFI，乌尔姆大学，德国） 纠错

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

AI总结 本文提出NNGPT框架，通过闭环架构合成流水线，利用代码型LLM的监督微调循环，结合MinHash-Jaccard新颖性过滤和低保真性能信号，迭代提升生成架构的有效性、性能和多样性，实现从记忆到创造的转变。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp. 3252-3261, 2026

Algebraic anti-unification

代数反统一

Christian Antić

机构 * Vienna University of Technology（维也纳技术大学） 纠错

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

AI总结 本文在泛代数的一般框架下提出代数反统一理论，通过引入代数泛化序和最小泛化概念，建立基本结构性质，并利用自动机理论研究有限一元代数和有限代数中的可计算性。

TransResAI: A Compound AI System for Coastal Transportation Resilience

TransResAI: 用于沿海交通韧性的复合AI系统

Qingwen Pu, Kun Xie, Chenyu Yan

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出TransResAI复合AI系统，通过自然语言交互集成大语言模型与多模块，实现洪水感知的交通韧性分析，在专家用户研究中将任务完成时间减少80-88%，准确率保持4.60/5.00。

Comments 36 pages, 13 figures, 3 table

SABER: Benchmarking Operational Safety of LLM Coding Agents in Stateful Project Workspaces

SABER：在有状态项目工作区中对LLM编码代理的操作安全性进行基准测试

Qi Hu, Yifeng Tang, Qinghua Wang, Lanyang Zhao, Pengji Zhang, Yuhao Qing, Xin Yao, Dong Huang, Lin Zhang, Zhuoran Ji

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出SABER基准，通过将模型置于真实代理式项目中并评估最终环境状态，来衡量LLM编码代理的操作安全性，发现最佳模型的有害安全违规率超过54%。

Sandboxed Coding Agents are Competitive Omni-modal Task Solvers

沙盒化编码智能体是竞争性的全模态任务求解器

Dongping Chen, Xuanao Huang, Zhihan Hu, Qingyuan Shi, Dianqi Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； MBZUAI 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出沙盒化编码智能体，仅通过文本+图像访问和工具使用，即可在全模态任务中匹配甚至超越原生全模态模型，并通过技能注入和训练配方Code-X进一步提升性能。

Comments Paper under review

SWE-rebench V2: Language-Agnostic SWE Task Collection at Scale

SWE-rebench V2: 大规模语言无关的SWE任务集合

Ibragim Badertdinov, Maksim Nekrashevich, Anton Shevtsov, Alexander Golubev

专题命中 软件智能体 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL

AI总结 提出语言无关的自动化流水线SWE-rebench V2，用于大规模收集可执行的软件工程任务并构建RL训练环境，产出涵盖20种语言、3617个仓库的32079个任务数据集。

Comments ICML 2026

SkillHarm: Lifecycle-Aware Skill-Based Attacks via Automated Construction

SkillHarm: 通过自动化构建实现生命周期感知的基于技能的攻

Yuting Ning, Zhehao Zhang, Yash Kumar Lal, Boyu Gou, Junyi Li, Weitong Ruan, Chentao Ye, Rahul Gupta, Diyi Yang, Yu Su, Huan Sun

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SkillHarm基准，通过固定载荷投毒和自我变异投毒两种攻击场景，系统评估基于技能的攻击在技能使用生命周期中的风险，并构建自动化管道AutoSkillHarm生成大规模攻击样本。

Comments Work in Progress

Idleness is Relative: Exploiting Tool-Call Idle Windows for Offloading in Agentic Systems with MORI

空闲是相对的：利用工具调用空闲窗口在MORI代理系统中进行卸载

Tian Xia, Hanchen Li, Zhifei Li, Xiaokun Chen, Hao Kang, Yifan Qiao, Yi Xu, Ion Stoica

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)

AI总结 提出MORI系统，通过将代理程序按空闲程度连续排序并动态划分内存层级，解决了LLM代理工作负载中KV缓存卸载效率低下的问题。

How Generation Architecture Shapes Code Complexity in Multi-Agent LLM Systems: A Paired Study on HumanEval

生成架构如何塑造多智能体LLM系统中的代码复杂度：基于HumanEval的配对研究

Nazmus Ashrafi

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

AI总结 通过配对实验比较六种多智能体架构在HumanEval上的代码复杂度，发现架构复杂度与功能正确性无正相关，最简架构在准确率上持平或超越复杂架构。

Comments 16 pages, 7 figures, 7 tables

Algorithmic algorithm development with LLMs: A Case Study on LLM-Usage for Contraction Order Optimization in Tensor Networks

基于LLM的算法开发：以张量网络收缩顺序优化中LLM使用为例

Fabian Hoppe, Melven Röhrig-Zöllner, Philipp Knechtges

机构 * German Aerospace Center (DLR), Institute of Software Technology, department High-Performance Computing（德国航空航天中心（DLR）软件技术研究所高性能计算部门） 纠错

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 通过OpenEvolve对张量网络收缩顺序优化的案例研究，探讨了基于LLM的算法开发，重点分析了LLM选择、评估指标和测试实例等设计因素，强调了验证引导的进化编码代理的潜力以及人类科学家在评估、验证和解释方面的重要性与挑战。

Comments Submitted to the proceedings of the deRSE26 conference

HR-VILAGE-3K3M: A Human Respiratory Viral Immunization Longitudinal Gene Expression Dataset for Systems Immunity

HR-VILAGE-3K3M：用于系统免疫学的人类呼吸道病毒免疫纵向基因表达数据集

Xuejun Sun, Yiran Song, Xiaochen Zhou, Ruilie Cai, Yu Zhang, Xinyi Li, Rui Peng, Jialiu Xie, Yuanyuan Yan, Muyao Tang, Prem Lakshmanane, Baiming Zou, James S. Hagood, Raymond J. Pickles, Didong Li, Fei Zou, Xiaojing Zheng

机构 * Department of Biostatistics University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计学系） ； Department of Epidemiology and Biostatistics University of South Carolina（南卡罗来纳大学流行病学与生物统计学系） ； Department of Pediatrics University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校儿科系） ； Department of Microbiology and Immunology University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校微生物学与免疫学系） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 为解决呼吸道病毒感染研究中转录组数据分散且处理不一致的问题，构建了包含3178名受试者、66项研究的HR-VILAGE-3K3M数据集，整合了疫苗接种、病毒接种和混合暴露的批量及单细胞转录组数据，并进行了统一的预处理和质量控制，以支持生物标志物发现、免疫机制研究和分析方法开发。

Prompts for Public-Sector LLMs Should Be Governed as Commons

公共部门LLM的提示应作为公共资源进行治理

Rashid Mushkani

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出公共部门部署大型语言模型时使用的提示应作为受治理的制品，而非私有临时输入，并设计了带版本控制、社区维护的提示模板仓库及协商集成方法。

Comments To appear in the Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Context Matters: Repository-Aware Security Analysis of the Agent Skill Ecosystem

上下文很重要：基于仓库感知的代理技能生态系统安全分析

Florian Holzbauer, David Schmidt, Gabriel Gegenhuber, Sebastian Schrittwieser, Johanna Ullrich

机构 * Interdisciplinary Transformation University (IT:U)（交叉学科转化大学） ； University of Vienna（维也纳大学） ； CDL AsTra Faculty of Computer Science（计算机科学学院CDL AsTra系） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过仓库上下文感知分析，发现现有扫描器高估了恶意技能比例（从46.8%降至0.52%），并识别出废弃仓库劫持等新攻击向量。

Comments AgentSkills '26 Workshop: ACM Conference on AI and Agentic Systems (CAIS), Best Paper Award

When Parallelism Pays Off: Cohesion-Aware Task Partitioning for Multi-Agent Coding

当并行性有回报时：面向多智能体编码的凝聚力感知任务划分

Xu Yang, Lunyiu Nie, Ethan Chandra, Stanislav Gannutin, Fangru Lin, Swarat Chaudhuri

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；coding agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Co-Coder方法，通过静态分析构建依赖图、社区检测划分图及依赖感知调度，在仓库级软件工程中平衡通信与计算开销，实现多智能体并行编码的效率和成本优化。

Construction of Historical Knowledge Graphs Based on BERT and Graph Neural Networks

基于BERT和图神经网络的历史知识图谱构建

Ping Li, Bartlomiej Brzozka

机构 * Shandong Management University（山东管理大学） ； Maria Curie-Sklodowska University（玛丽·居里-斯洛多夫斯卡大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出结合BERT和图神经网络的高层架构，从历史文本中提取实体和关系，构建知识图谱，在精度、召回率和F1分数上优于传统方法和深度学习基线。

Comments 9 pages, 4 figures