代码大模型 / AI 编程

EstRTL: Functional Estimation Guided RTL Code Generation

EstRTL：功能估计引导的RTL代码生成

Qi Xiong, Renzhi Chen, Bowei Wang, Yuqing Xiong, Libo Huang, Lei Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； Defense Innovation Institute, Academy of Military Science (AMS)（军事科学院创新院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Advanced Microprocessor Chips and Systems, Changsha, China, and College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology, Changsha, China（先进微处理器芯片与系统重点实验室，长沙，中国，和国防科技大学计算机科学与技术学院，长沙，中国） ； Defense Innovation Institute, AMS, Beijing, China and Qiyuan Lab, Beijing, China（军事科学院创新院，北京，中国和启元实验室，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出EstRTL框架，通过静态功能评分估计，结合生成、评估和修正三阶段范式，提升LLM生成RTL代码的功能正确性，在通用LLM上正确率提升3.2%-9.0%。

CharTide: Data-Centric Chart-to-Code Generation via Tri-Perspective Tuning and Inquiry-Driven Evolution

CharTide: 数据中心的图表到代码生成通过三视角微调和查询驱动进化

Xiangxi Zheng, Kuang He, Jiayi Hu, Ping Yu, Rui Yan, Yuan Yao, Peng Hou, Anxiang Zeng, Alex Jinpeng Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； LLM Team, Shopee Pte. Ltd.（Shopee 联邦学习团队） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 提出CharTide框架，通过三视角微调解耦视觉感知与代码逻辑，并引入基于信息不变性的查询驱动强化学习进行数据验证，在多个基准上超越GPT-4o。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

RAG over Thinking Traces Can Improve Reasoning Tasks

RAG 基于思考轨迹可提升推理任务

Negar Arabzadeh, Wenjie Ma, Sewon Min, Matei Zaharia

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(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出检索思考轨迹而非文档，通过 T3 方法将其转化为结构化表示，在推理任务上显著提升性能，超越标准 RAG 和无 RAG 基线。

Mind the Gap: Can Frontier LLMs Pass a Standardized Office Proficiency Exam?

注意差距：前沿大语言模型能否通过标准化办公能力考试？

Tengchao Lv, Dongdong Zhang, Jiayu Ding, Yilin Jia, Yuzhong Zhao, Yupan Huang, Wenshan Wu, Xiangyang Zhou, Shaohan Huang, Nan Yang, Li Dong, Lei Cui, Furu Wei

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 基于中国计算机等级考试（NCRE）的200个综合操作任务，评估7个前沿LLM在Word、Excel和PowerPoint自动化中的表现，发现单轮模型最高得分率36.6%，带执行反馈的智能体系统达68.8%，仍低于95.5%的社区参考分，表明可靠细粒度办公自动化仍是重大挑战。

Comments 21 pages, 5 figures

Multi-task LLMs for Bug Classification: Efficient Inference with Auxiliary Decoding Heads

多任务大语言模型用于缺陷分类：基于辅助解码头的高效推理

Nikolai Rozanov

机构 * Recurse Ltd. ； Department of Computing, Imperial College London（帝国理工学院计算机系） 纠错

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

AI总结 提出一种轻量级多任务大语言模型（MLC），通过令牌对齐算法和优化训练策略，实现全文件上下文下的行级缺陷定位，性能与代理方法相当但推理延迟降低数个数量级。

Comments 8 pages, 6 pages appendix

A Constrained Natural-Language Interface for Variational Multi-Physics Finite Element Simulations in FEniCS

FEniCS中变分多物理场有限元模拟的受约束自然语言接口

Nilay Upadhyay, Wesley F. Reinhart

机构 * Department of Engineering Science and Mechanics, The Pennsylvania State University（工程科学与力学系，宾夕法尼亚州立大学） ； Department of Materials Science and Engineering, The Pennsylvania State University（材料科学与工程系，宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种受约束的自然语言接口，将LLM限制在前端任务（解析提示、生成Gmsh代码），后端使用确定性模板求解器，在基准测试中实现100%解析率和90%几何生成成功率。

Comments 23 pages, 17 figures

Context-Based Adversarial Attacks on AI Code Generators: Vulnerability Analysis and Implications

基于上下文的AI代码生成器对抗攻击：漏洞分析与影响

Walther A. Del Orbe, John D. Hastings, Varghese Vaidyan

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

AI总结 研究通过2800次实验，发现上下文对抗攻击使代码生成漏洞增加10.7倍，并提出双层防御框架实现89.1%检测率。

Comments 6 pages, 8 tables

AutoPDE: Reliable Agentic PDE Solving via Explicitly Represented Solver Strategies

AutoPDE: 通过显式表示的求解器策略实现可靠的智能体PDE求解

Huanshuo Dong, Keyao Zhang, Hong Wang, Zhezheng Hao, Zhiwei Zhuang, Ziyan Liu, Jiacong Wang, Gengyuan Liu, Xin Jin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoPDE，一种将求解器策略作为显式对象维护的代码智能体，通过PDE分析、数值方法选择和自适应调优三阶段构建策略，在PDE Agent Bench上达到54.5%的通过率，比最强基线提升14.2个百分点。

OpenRTLSet: A Fully Open-Source Dataset for Large Language Model-based Verilog Module Design

OpenRTLSet: 基于大语言模型的Verilog模块设计的完全开源数据集

Jinghua Wang, Lily Jiaxin Wan, Sanjana Pingali, Scott Smith, Manvi Jha, Shalini Sivakumar, Xing Zhao, Kaiwen Cao, Deming Chen

机构 * UIUC-ChenLab（UIUC-陈实验室） 纠错

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

AI总结 提出最大完全开源硬件设计数据集OpenRTLSet，包含13万+多样Verilog代码样本，结合GitHub代码、VHDL和C/C++翻译，利用DeepSeek-R1生成自然语言描述，支持多种语言模型微调，证明开源方法在硬件设计中的优越性。

Comments Accepted by ICLAD'25

Journal ref 2025 IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD), Stanford, CA, USA, 2025, pp. 212-218

TENP: Trapezoidal Expert Neuron Pruning For Mixture-of-Experts

TENP：用于混合专家的梯形专家神经元剪枝

Jiangyang He, Shaolin Zhu, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院 TJUNLP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TENP框架，通过识别重要专家并对其余专家进行神经元剪枝，保留梯形参数模式，在40%路由专家稀疏度和平均63.76%激活参数下，DeepSeek模型准确率仅下降1点，代码生成任务提升10%。

Scaling Coding Agents via Atomic Skills

通过原子技能扩大编码代理

Yue Liu

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

AI总结 本文提出通过原子技能提升编码代理的新型方法，通过联合强化学习提升五个基础技能，从而提高复杂软件任务的泛化能力。

Comments We request standard withdrawal of this submission because significant errors were discovered in the data after submission, which affect the validity of the results. We may submit a corrected version later

Frontier Coding Agents Use Metaprogramming to Adapt to Unfamiliar Programming Languages

前沿编码代理使用元编程适应不熟悉的编程语言

Aman Sharma, Sushrut Thorat, Paras Chopra

机构 * Lossfunk 纠错

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

AI总结 研究评估LLM编码代理在陌生语言上的表现，发现强代理通过元编程（如用Python生成目标语言代码）适应，禁止此策略性能大幅下降，而弱代理无法从中受益。

Comments 43 pages, 8 figures

How can we assess human-agent interactions? Case studies in software agent design

如何评估人机交互？软件代理设计案例研究

Valerie Chen, Rohit Malhotra, Xingyao Wang, Juan Michelini, Xuhui Zhou, Aditya Bharat Soni, Hoang H. Tran, Calvin Smith, Ameet Talwalkar, Graham Neubig

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

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

AI总结 提出PULSE框架，通过用户反馈和模型预测结合评估人机交互，在15k用户实验中验证其能减少40%置信区间，并揭示基准测试与真实结果的差异。

Comments ICML 2026

What makes a harness a harness: necessary and sufficient conditions for an agent harness

什么使一个工具成为工具：智能体工具的必要和充分条件

Sanderson Oliveira de Macedo

机构 * Federal Institute of Goiás（戈亚斯联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文通过概念分析，定义了智能体工具的必要和充分条件，并提供了包含/排除测试，以区分智能体工具与智能体框架、SDK、IDE插件等。

From Human Guidance to Autonomy: Agent Skill System for End-to-End LLM Deployment on Spatial NPUs

从人类引导到自主：面向空间NPU上端到端LLM部署的智能体技能系统

Jiajie Li, Erwei Wang, Zhiru Zhang, Samuel Bayliss

机构 * AMD Research and Advanced Development（AMD研究与高级开发） 纠错

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

AI总结 提出两阶段方法，从人类引导的智能体辅助部署到自主技能系统，在AMD XDNA 2 NPU上实现8种LLM的端到端自动部署，性能超越或持平人工优化基线。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

GitInject: Real-World Prompt Injection Attacks in AI-Powered CI/CD Pipelines

GitInject: AI驱动的CI/CD流水线中的真实提示注入攻击

Jafar Isbarov, Umid Suleymanov, Ilia Shumailov, Murat Kantarcioglu

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； AI Sequrity Company（AI安全公司） 纠错

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

AI总结 提出GitInject框架，在真实GitHub工作流中评估AI代理的提示注入漏洞，发现所有测试提供商均存在结构性风险，并给出最低成本防护措施。

TestMap: Evidence Infrastructure for Foundation-Model-Assisted Test Generation

TestMap：基础模型辅助测试生成的证据基础设施

Hunter Leary, Luke Hanuska, Chris Brown

专题命中 测试生成 ：repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出TestMap基础设施，自动化C#/.NET仓库的测试生成与验证，记录候选测试生命周期，支持多维度评估。

Comments 10 pages, 1 figure, 2 tables. Accepted to present at AIWare 2026 (arXiv Track)

POPSICLE: Benchmark Datasets for Segmentation and Localization in CryoET

POPSICLE: 用于冷冻电镜断层扫描中分割和定位的基准数据集

Jonathan Schwartz, Utz Heinrich Ermel, C. Braxton Owens, Zhuowen Zhao, Ariana Peck, Gus L. W. Hart, Grant J. Jensen, Bridget Carragher, Dari Kimanius

机构 * Biohub ； Brigham Young University 纠错

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

AI总结 提出POPSICLE基准套件，基于CryoET数据门户构建，涵盖真核和原核系统、纯化与原位样本，支持体素分割和稀疏定位任务，旨在解决冷冻电镜断层扫描中缺乏标准化基准的问题。

Context-as-AI-Service: Surfacing Cross-File Dependency Chains for LLM-Generated Developer Documentation

上下文即服务：为LLM生成的开发者文档揭示跨文件依赖链

Ameya Gawde, Vyzantinos Repantis, Harshvardhan Singh, Lucy Moys

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

AI总结 提出Context-as-a-Service (CaaS)检索层，通过索引代码库并支持关键词与语义搜索，帮助LLM代理在生成或审查文档时追踪跨文件依赖链，实验表明CaaS能发现基线遗漏的错误并减少时间和输入令牌消耗。

Comments 8 pages, 2 figures, 4 tables

ToolRosella: Translating Code Repositories into Standardized Tools for Scientific Agents

ToolRosella: 将代码仓库翻译为科学智能体的标准化工具

Shimin Di, Xujie Yuan, Hanghui Guo, Chaoqian Ouyang, Yongxu Liu, Ling Yue, Zhangze Chen, Libin Zheng, Jia Zhu, Shaowu Pan, Jian Yin, Yong Rui, Min-Ling Zhang

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

AI总结 提出ToolRosella框架，通过仓库分析、工具接口构建、执行测试和迭代修复，自动将异构科学代码仓库转化为标准化、可被智能体调用的工具，在122个仓库上达到61.5%的转换成功率，下游任务成功率为84.0%。

Comments 20 pages

Analyzing Training-Free Corruption Detection for Object Detection Datasets

分析目标检测数据集的无训练腐败检测

Christian Sieberichs, Simon Geerkens, Thomas Waschulzik, Viswanathan Ramesh, Alexander Braun

机构 * University of Applied Sciences Düsseldorf（杜塞尔多夫应用科学大学） ； Siemens Mobility GmbH（西门子交通有限公司） ； Goethe University Frankfurt（法兰克福大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 本文研究无训练特征空间方法在目标检测数据集中检测标注错误的应用，发现该方法能可靠暴露语义错误，但位置错误难以检测。

Comments Accepted at DataCV Workshop, Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Microscopic constraints for the equation of state and structure of neutron stars: a Bayesian model mixing framework

中子星状态方程与结构的微观约束：贝叶斯模型混合框架

A. C. Semposki, C. Drischler, R. J. Furnstahl, D. R. Phillips

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出贝叶斯模型混合框架，结合手征有效场论和微扰QCD约束中子星物质状态方程，采用高斯过程量化不确定性，并推导质量-半径关系。

Comments 17 pages, 9 figures, 3 tables. Version now matches the published article