代码大模型 / AI 编程

Microskill Architecture: A Modular Skill-Driven Framework for AI-Native Code Generation

微技能架构：一种面向AI原生代码生成的模块化技能驱动框架

Mohammad Zare, Omid Abdolrahmani

机构 * Artificial Intelligence Laboratory at AriooBarzan（AriooBarzan人工智能实验室） ； Engineering Team, Shiraz, Iran（伊朗谢尔兹工程团队） 纠错

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

AI总结 本文提出微技能架构，通过将知识封装为原子技能胶囊并动态选择相关胶囊，解决AI代码生成中的上下文窗口管理问题，显著降低token消耗、提高编译成功率并消除架构违规。

MLEvolve: A Self-Evolving Framework for Automated Machine Learning Algorithm Discovery

MLEvolve：一种用于自动化机器学习算法发现的自我进化框架

Shangheng Du, Xiangchao Yan, Jinxin Shi, Zongsheng Cao, Shiyang Feng, Zichen Liang, Boyuan Sun, Tianshuo Peng, Yifan Zhou, Xin Li, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

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

AI总结 提出MLEvolve框架，通过渐进式MCGS、回溯记忆和分层控制解决LLM智能体在长期任务中的信息隔离、无记忆搜索和缺乏分层控制问题，在MLE-Bench和数学算法优化任务上取得最先进性能。

CASS-RTL: Correctness-Aware Subspace Steering for RTL Generation with LLMs

CASS-RTL：面向LLM的RTL生成的正确性感知子空间引导

Mohammad Akyash, Nowfel Mashnoor, Kimia Azar, Hadi Kamali

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering (ECE), University of Central Florida, Orlando, FL 32816, USA（电子与计算机工程系，中央佛罗里达大学，奥兰多，佛罗里达州32816，美国） 纠错

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

AI总结 提出CASS-RTL框架，通过识别LLM中与RTL正确性相关的注意力头并构建低维子空间进行轻量级干预，在无需额外监督或重训练的情况下提升RTL代码生成的功能准确性。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on LLM-Aided Design (LAD '26)

IaC Generation with LLMs: An Error Taxonomy and A Study on Configuration Knowledge Injection

利用LLM生成IaC：错误分类法与配置知识注入研究

Roman Nekrasov, Stefano Fossati, Indika Kumara, Damian Andrew Tamburri, Willem-Jan van den Heuvel

机构 * Jheronimus Academy of Data Science（Jheronimus数据科学学院） ； Tilburg University（蒂尔堡大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Sannio（萨诺尼大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了如何通过系统性地注入结构化配置知识来提高LLM生成正确且意图一致的基础设施即代码（IaC）能力，特别是在Terraform中，提出了新的错误分类法，并评估了多种知识注入技术。

Comments Submitted to ACM

Can Vibe Coding Beat Graduate CS Students? An LLM vs. Human Coding Tournament on Market-driven Strategic Planning

能否用Vibe编码击败研究生计算机科学学生？一个LLM与人类编码竞赛在市场驱动的战略规划中的表现

Panayiotis Danassis, Naman Goel

机构 * University of Southampton（苏塞克斯大学） ； University of Oxford and Alan Turing Institute（牛津大学和艾伦·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 本文提出一个基于现实物流优化问题（拍卖、取件和送货问题）的多智能体推理驱动基准，该问题结合了竞争拍卖与容量受限路由。研究通过比较40个LLM编码代理与17个人类编码代理在12场双打全部比赛和约4万场比赛中的表现，揭示了人类编码代理在战略规划和优化任务中的优势，以及LLM在现实世界中生成有效代码的能力不足。

Closing the Loop on Latent Reasoning via Test-Time Reconstruction

通过测试时重建实现潜在推理的闭环

Xiaopeng Yuan, Haibo Jin, Ye Yu, Peng Kuang, Lijun Yu, Yushun Dong, Haohan Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google（谷歌） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 提出ReLAT方法，利用自监督测试时训练通过查询重建损失优化潜在状态，实现潜在推理的闭环，提升数学推理、知识问答和代码生成的性能。

ACE-SQL: Adaptive Co-Optimization via Empirical Credit Assignment for Text-to-SQL

ACE-SQL: 基于经验信用分配的自适应协同优化方法用于文本到SQL

Xiaobing Chen, Ai Jian, Eryu Guo, Zhiqi Pang

机构 * Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出ACE-SQL强化学习框架，通过在线列集池和经验信用分配联合优化模式检索与SQL生成，在BIRD Dev上达到65.3%的贪心执行准确率。

AgentDisCo: Towards Disentanglement and Collaboration in Open-ended Deep Research Agents

AgentDisCo: 向开放深度研究代理中的解耦与协作迈进

Jiarui Jin, Zexuan Yan, Shijian Wang, Wenxiang Jiao, Yuan Lu

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 ：repository(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出AgentDisCo，一种解耦且协作的代理架构，将深度研究视为信息探索与利用之间的对抗优化问题。通过批评代理评估生成的草稿并优化搜索查询，生成代理检索更新结果并修订草稿，最终生成综合报告。该框架通过元优化 harness 支持手工和自动发现的设计策略，并利用强大的代码生成代理自完善。