代码大模型 / AI 编程

ModuLoop : Low-Level Code Generation using Modular Synthesizer and Closed-Loop Debugger for Robotic Control

ModuLoop: 使用模块化合成器和闭环调试器进行机器人控制的低级代码生成

Gina Yoon, Sumin Lee, Joo Yong Sim

机构 * Department of Mechanical Systems Engineering, Sookmyung Women’s University（苏州市女子大学机械系统工程系） 纠错

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

AI总结 提出闭环模块化代码合成框架，利用预训练大语言模型进行模块化代码规划与生成，并通过迭代执行和调试探针实现系统调试与优化，成功应用于RGB-D相机与机械臂标定及抓取任务。

Comments IEEE Robotics and Automation Letters (2025)

When Model Merging Breaks Routing: Training-Free Calibration for MoE

当模型合并破坏路由：MoE的无训练校准

Canbin Huang, Tianyuan Shi, Xiaojun Quan, Jingang Wang, Jianfei Zhang, Qifan Wang

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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对MoE架构中模型合并导致的路由崩溃问题，提出基于二阶曲率的无训练校准方法HARC，通过闭式解和共轭梯度法高效重对齐路由器，显著提升数学推理和代码生成性能。

AlgoTouch: An Execution-Centered Approach to Incremental Construction of Imperative Programs

AlgoTouch: 一种以执行为中心的命令式程序增量构建方法

Michel Adam, Patrice Frison, Sabine Letellier Zarshenas, Moncef Daoud

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

AI总结 提出AlgoTouch系统，通过直接操作程序数据并记录执行行为，增量构建命令式程序，自动合成控制结构并生成多种主流语言代码。

KForge: LLM-Driven Cross-Platform Kernel Generation for AI Accelerators

KForge：面向AI加速器的LLM驱动跨平台内核生成

Taras Sereda, Burak Bartan, Ankita Nayak, Tom St. John, Natalie Serrino, Zain Asgar

机构 * Gimlet Labs Inc（Gimlet实验室） 纠错

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

AI总结 提出KForge框架，通过两个协作的LLM代理（生成代理和性能分析代理）迭代优化，自动生成跨平台高性能内核，在NVIDIA B200和Intel Arc B580上分别实现2.12%的吞吐量提升和5.13倍的几何平均加速。

Comments Accepted at ISCA 2026 Workshop MLArchSys

Many a Little Makes a Mickle: A Code-Centric Empirical Study of Data Minimization Principle in Android App Development

积少成多：以代码为中心的Android应用开发中数据最小化原则的实证研究

Dianshu Liao, Shidong Pan, Zhenchang Xing, Xiaoyu Sun

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

AI总结 通过对1114个开源Android应用的实证研究，识别出五个数据处理阶段中的十种数据最小化场景，并基于9875个真实APK的大规模分析提炼出31条可操作的编码指南，同时发现LLM生成的代码会重现数据最小化风险实践，而纳入指南可消除这些问题。

DFlare: Scaling Up Draft Capacity for Block Diffusion Speculative Decoding

DFlare: 扩展块扩散推测解码的草稿容量

Jiebin Zhang, Zhenghan Yu, Song Liu, Eugene J. Yu, Zheng Li, Dawei Zhu, Jiangshan Duo, Weimin Xiong, Yifan Song, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Sujian Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出DFlare方法，通过轻量级逐层融合机制扩展草稿模型容量，在多个基准上实现平均5.52倍加速。

Comments 12 pages, 3 figures

Co-evolving Agent Architectures and Interpretable Reasoning for Automated Optimization

协同进化智能体架构与可解释推理用于自动化优化

Jiahao Huang, Peilan Xu, Xiaoya Nan, Wenjian Luo

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies, Institute of Cyberspace Security, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出EvoOR-Agent协同进化框架，通过将智能体工作流表示为活动边网络，并利用图介导的路径条件重组、多粒度语义变异和精英种群更新，实现自动化优化中的自适应协调与可解释推理。

Proceedings First International Workshop on Formal Techniques for Safety-Critical Systems

第一届安全关键系统形式化技术国际研讨会论文集

Peter Csaba Ölveczky, Cyrille Artho

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

AI总结 本文介绍了FTSCS 2012研讨会的论文集，该研讨会旨在促进形式化方法在安全关键系统（如航空、汽车和医疗系统）中的应用，并收录了9篇经过严格评审的常规论文。

Journal ref EPTCS 105, 2012

Model-Based Development of Distributed Embedded Systems by the Example of the Scicos/SynDEx Framework

基于模型的分布式嵌入式系统开发——以Scicos/SynDEx框架为例

Bernhard Fischer

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

AI总结 本文通过Scicos/SynDEx框架研究基于模型的开发（MBD）在分布式嵌入式系统中的可行性，实验表明MBD在单处理器应用中会带来额外内存消耗，且分布式代码生成需大幅修改调度表，目前仅推荐用于实验目的。

Comments 146 pages, Master's Thesis

Distributed Model Predictive Consensus via the Alternating Direction Method of Multipliers

基于交替方向乘子法的分布式模型预测一致性

Tyler H. Summers, John Lygeros

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出一种分布式优化方法，利用交替方向乘子法（ADMM）解决分布式模型预测一致性问题，实现双积分器网络的位置和速度一致性，并通过少量迭代达到接近集中式优化的闭环性能。

Comments 7 pages, 5 figures, 50th Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, Monticello, IL, USA, 2012

Communicating Processes with Data for Supervisory Coordination

带数据的通信进程用于监督协调

Jasen Markovski

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出一种带数据的进程理论，通过区分观察与监督的信息流并利用数据紧凑表达协调需求，支持基于模型的系统工程框架用于监督协调，并以Oce打印机维护协调案例验证。

Comments In Proceedings FOCLASA 2012, arXiv:1208.4327

Journal ref EPTCS 91, 2012, pp. 97-111

DOLFIN: Automated Finite Element Computing

DOLFIN: 自动化有限元计算

Anders Logg, Garth N. Wells

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文介绍了一个利用自动代码生成技术，以高效计算实现有限元方法求解偏微分方程的库，提供了C++和Python接口。

Journal ref ACM Transactions on Mathematical Software 37(2), Article 20 (April 2010), 28 pages