代码大模型 / AI 编程

Grammar-Constrained Decoding Can Jailbreak LLMs into Generating Malicious Code

语法约束解码可诱使大语言模型生成恶意代码

Yitong Zhang, Shiteng Lu, Jia Li

机构 * College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文发现语法约束解码（GCD）可被利用发起名为CodeSpear的越狱攻击，使LLM生成恶意代码；并提出安全对齐方法CodeShield，通过生成蜜罐代码防御该攻击。

Breaking Entropy Bounds: Accelerating RL Training via MTP with Rejection Sampling

打破熵界：通过带拒绝采样的多令牌预测加速强化学习训练

Yucheng Li, Huiqiang Jiang, Yang Xu, Jianxin Yang, Yi Zhang, Yizhong Cao, Yuhao Shen, Fan Zhou, Rui Men, Jianwei Zhang, An Yang, Bowen Yu, Bo Zheng, Fei Huang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team, Alibaba Inc（阿里巴巴集团 Qwen 团队） 纠错

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

AI总结 针对强化学习训练中多令牌预测接受率因熵波动而下降的问题，提出Bebop方法，采用概率拒绝采样和端到端TV损失优化，实现高达95%接受率和1.8倍加速。

T2MM: An LLM Supported Architecture For Inquiry-Based Modeling

T2MM：一种支持基于探究建模的LLM架构

John Kos, Rudra Singh, Ashok Goel

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出T2MM架构，利用LLM在生态建模软件VERA中生成交互式模型，优于全代码生成基线。

Comments 16 pages, 4 figures

Agreement in Representation Space for Open-Ended Self-Consistency

表示空间中的一致性：面向开放式自洽性

Paula Ontalvilla, Gorka Azkune, Aitor Ormazabal

机构 * HiTZ Center - Ixa, University of the Basque Country (UPV/EHU)（HiTZ中心 - Ixa，巴斯克大学（UPV/EHU）） 纠错

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

AI总结 针对开放式生成任务，提出基于嵌入的协议（EBA），通过聚类采样生成的嵌入表示来估计自洽性，无需训练即可鲁棒地选择更可靠的输出。

Counterexample Guided Learning in the Large using Reasoning Agents

使用推理代理的大规模反例引导学习

Hongyi Liu, Frederic Sala, Thomas Reps, Adithya Murali

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出反例引导的LLM正则表达式归纳框架，通过验证器反馈和代理策略（如反思与修复循环）显著提升样本效率和复杂任务成功率。

Comments Code, data, and resources are publicly available for research purposes: https://github.com/Lhtie/CEGML

PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents

PROJECTMEM：面向AI编码代理的本地优先、事件溯源记忆与判断层

Ripon Chandra Malo, Tong Qiu

机构 * University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 提出PROJECTMEM，一种本地优先、事件溯源的记忆与判断层，通过记录事件日志并生成紧凑摘要，帮助AI编码代理避免重复错误，实现记忆即治理。

Comments 12 pages, 5 figures, 1 table. Code: https://github.com/riponcm/projectmem

AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings

AI编码智能体能够复现社会科学研究结果

Meysam Alizadeh, Mohsen Mosleh, Fabrizio Gilardi, Atoosa Kasirzadeh, Joshua Tucker

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本研究构建SocSci-Repro-Bench基准测试，评估Claude Code和Codex两个前沿编码智能体在221项社会科学任务中的复现能力，发现它们能复现大部分结果，且Claude Code表现更优，同时提示框架会影响确认性规范搜索。

AI Coding Agents in Social Science: Methodologically Diverse, Empirically Consistent, Interpretively Vulnerable

社会科学中的AI编码智能体：方法多样，经验一致，解释脆弱

Meysam Alizadeh, Fabrizio Gilardi, Mohsen Mosleh, Enkelejda Kasneci

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM智能体在科学分析中的方法多样性与解释脆弱性，通过20次独立实验发现智能体在设计层匹配或超越人类多样性，但在裁决层易受提示影响，偏差源于解释而非估计。

Exploration Structure in LLM Agents for Multi-File Change Localization

LLM代理中的探索结构用于多文件变更定位

Akeela Darryl Fattha, Kia Ying Chua, Lingxiao Jiang, Laura Wynter

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡国立管理学院） 纠错

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

AI总结 针对多子系统变更场景，提出非线性、领域范围的并行代理探索结构，在SWE Bench Pro基准上，小规模Haiku类模型通过领域代理并行生成实现高微F1分数，优于线性顺序探索。

SentTrack: Sentiment-Driven Bottleneck Detection in GitHub Issue Repositories

SentTrack: GitHub问题仓库中情感驱动的瓶颈检测

Xinyu Hu, Ali Behbahani, Daniel Moon, Yaren Dogan, Nasir U. Eisty

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

AI总结 提出SentTrack双管道框架，结合大语言模型摘要与ABCDE交互分类，从约9000个GitHub问题线程中检测社会技术瓶颈，发现49%线程停滞，仅13%解决，并通过加权评分引擎优先处理高摩擦讨论。

MPC-Patch-Bench: Security-Aware LLM Code Patch for Multi-Party Computation

MPC-Patch-Bench：面向多方计算的安全感知LLM代码补丁

Yukuan Zhang, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

专题命中 程序修复 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多方计算（MPC）软件缺乏仓库级代码修复基准的问题，提出MPC-Patch-Bench，包含数据筛选框架和MPC验证器，评估LLM在MPC仓库级修复中的安全性和数值保真度。

Comments preprint

Cross-Modal Benchmarking for Robotic Perception in Natural Environments

自然环境中机器人感知的跨模态基准测试

David Hall, Joshua Knights, Mark Cox, Peyman Moghadam

机构 * CSIRO Robotics, CSIRO, Australia（CSIRO机器人研究所，CSIRO，澳大利亚） ； University of Sydney (USyd), Australia（悉尼大学（USyd），澳大利亚） ； Queensland University of Technology (QUT), Australia（昆士兰理工大学（QUT），澳大利亚） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 针对自然环境中机器人感知的挑战，提出WildCross跨模态基准，用于大规模自然场景下的地点识别和度量深度估计，并扩展了度量深度估计实验。

Comments Accepted to the IEEE ICRA Workshop on Open Challenges for Rigorous Robot Perception 2026

APTLAS: An Indexed APT Literature Repository

APTLAS：一个索引化的APT文献库

Bavley Guerguis, Nabil Bassim

专题命中 仓库级理解 ：repository(title,abstract)

AI总结 针对原子探针层析技术（APT）文献分散且缺乏领域特定元数据的问题，构建了包含约2300条记录并附带元数据的索引库APTLAS，支持按材料体系、仪器等过滤。

Rule Taxonomy and Evolution in AI IDEs: A Mining and Survey Study

AI IDE中的规则分类与演化：挖掘与调查研究

Guangzong Cai, Ruiyin Li, Peng Liang, Zengyang Li, Mojtaba Shahin

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央师范大学计算机学院） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工大学计算技术学院） 纠错

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

AI总结 通过挖掘83个开源项目中的7310条规则和99份从业者调查，建立了包含5个主类和25个子类的规则分类法，发现开发者重视架构约束但实际配置多为低级工作流和代码格式规则，规则演化主要由建设性上下文扩展和丰富驱动，且更新规则可使工件合规率平均提升22.99%。

Comments 52 pages, 21 images, 8 tables, Manuscript submitted to a Journal (2026)

Defeater Cards: Characterizing and Managing Safety Assurance Case Defeaters

Defeater Cards: 表征和管理安全保证案例的击败者

Usman Gohar, Michael C. Hunter, Salil Purandare, Jordan J. Rios, Myra B. Cohen, Robyn R. Lutz

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

AI总结 提出Defeater Cards结构化文档，基于5W1H框架系统表征、推理和管理安全案例中的击败者，通过跨领域案例研究验证其暴露隐藏假设、发现推理缺口和支持持续演化的能力。

LLM-Enabled NWDAF: A Step Toward AI-Native 6G Network Intelligence

LLM赋能的NWDAF：迈向AI原生的6G网络智能

Henok Daniel, Omar Alhussein, Cheng Li, Jie Liang, Ernesto Damiani

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 开发了一个与Free5GC兼容的开源NWDAF，集成大语言模型接口，通过意图识别实现自然语言交互，简化网络分析管理，为AI原生6G网络奠定基础。

Comments 20 pages

On Subquadratic Architectures: From Applications to Principles

关于次二次架构：从应用到原理

Anamaria-Roberta Hartl, Levente Zólyomi, David Stap, Pieter-Jan Hoedt, Niklas Schmidinger, Lukas Hauzenberger, Sebastian Böck, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter

机构 * ELLIS Unit Linz, LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz（林茨ELLIS单元、LIT AI实验室、机器学习研究所、约翰内斯·开普勒大学林茨） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 其他AI编程 ：code model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文比较了xLSTM、Mamba-2和Gated DeltaNet三种次二次架构，发现xLSTM在代码预训练、蒸馏和时间序列预训练中表现最佳，其优势源于灵活稳定的门控记忆校正机制。