代码大模型 / AI 编程

Secure Code Generation at Scale with Reflexion

大规模安全代码生成中的反射

Arup Datta, Ahmed Aljohani, Hyunsook Do

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究评估了使用Instruct Prime和反射提示方法提升代码安全性的效果，发现反射提示能显著提高安全性能，尤其在第一轮提示中效果最明显。

Comments Accepted for publication at the 2nd IEEE International Conference on AI-powered Software (AIware 2025)

SkelDPO: A Skeleton-Guided Direct Preference Optimization Framework for Efficient Code Generation

SkelDPO: 一种骨架引导的直接偏好优化框架用于高效代码生成

Yu Yu, Chen Lyu

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

AI总结 提出SkelDPO框架，通过骨架引导的偏好优化，在代码生成中同时优化语义正确性和执行效率，相比现有方法在Pass@1、Beyond@1和Effi@1上提升3-7%。

Chiseling Out Efficiency: Structured Skeleton Supervision for Efficient Code Generation

剔除低效：用于高效代码生成的结构骨架监督

Yu Yu, Zhihong Sun, Jia Li, Yao Wan, Chuanyi Li, Hongyu Zhang, Ruyun Wang, Tao Huang, Zhi Jin, Ge Li, Chen Lyu

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

AI总结 本文提出EffiSkel框架，通过提取和学习效率骨架，提升代码生成的效率与正确性，实验显示在多个编程语言和基准上均取得显著提升。

Rethinking Code Review in the Age of AI: A Vision for Agentic Code Review

重新思考AI时代的代码审查：面向代理代码审查的愿景

Hüseyin Özgür Kamalı, Erdem Tuna, Vahid Haratian, Eray Tüzün

机构 * Microsoft（微软） ； Ankara University（安卡拉大学） ； Bilkent University（比尔肯特大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在AI时代代码审查的演变，提出了一种结合专门代理和人类控制的质量闸门的AI驱动代码审查流程，旨在提升代码审查的效率和可靠性。

Comments Submitted to ACM Transactions on Software Engineering Methodology (TOSEM). A shorter version of this work has been presented at ICSE-JAWs 2026, Rio de Janeiro, Brazil

AutoTool: Dynamic Tool Selection and Integration for Agentic Reasoning

AutoTool: 面向智能体推理的动态工具选择与集成

Jiaru Zou, Ling Yang, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Mengting Ai, Ke Shen, Jingrui He, Mengdi Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoTool框架，通过双阶段优化（SFT+RL轨迹稳定化和KL正则化Plackett-Luce排序）使大语言模型具备动态工具选择能力，在数学、科学、代码和多模态推理等任务上平均提升6.4%-7.7%。

Comments ICML2026; Best Paper Award at ICCV 2025 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence

Empirical Study on the Characteristics and Evolution of AI-usage in GitHub Repositories: Evidence from Code Comments

GitHub仓库中AI使用特征与演化的实证研究：来自代码注释的证据

Abdullah Al Mujahid, Preetha Chatterjee, Mia Mohammad Imran

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

AI总结 通过分析35,361条提及AI的GitHub代码注释及后续提交，发现开发者主要用LLM实现代码，随后频繁重构、集成和修复，AI引用从代码生成转向知识支持和代码增强。

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Extracting Recurring Vulnerabilities from Black-Box LLM-Generated Software

从黑盒LLM生成的软件中提取重复漏洞

Tomer Kordonsky, Amit LeVi, Maayan Yamin, Noam Benzimra, Avi Mendelson

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院 - 以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 提出特征-安全表（FSTab），通过黑盒攻击从前端特征预测后端漏洞，并量化模型跨程序、重述和领域的漏洞复现一致性，实验显示跨域攻击成功率高达94%。

Comments ICML 2026, Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD)