代码大模型 / AI 编程

UI2Code^N: UI-to-Code Generation as Interactive Visual Optimization

UI2Code^N: 将UI到代码生成视为交互式视觉优化

Zhen Yang, Wenyi Hong, Mingde Xu, Xinyue Fan, Weihan Wang, Jiale Cheng, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出将UI截图转代码任务重构为交互式视觉优化问题，采用基于偏好的强化学习方法RVPO优化视觉排名，在UI起草、润色和编辑任务上达到SOTA。

Comments 27 pages

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。

On the Optimal Reasoning Length for RL-Trained Language Models

关于RL训练的语言模型的最优推理长度

Daisuke Nohara, Taishi Nakamura, Rio Yokota

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究强化学习训练的语言模型中推理长度与准确率的非单调关系，发现存在最优中间长度，并通过模式准确率分析揭示其成因。

Comments 18 pages, 12 figures

Toward Preference-aligned Large Language Models via Residual-based Model Steering

基于残差模型引导的偏好对齐大型语言模型

Lucio La Cava, Andrea Tagarelli

机构 * DIMES Dept., University of Calabria, Italy（卡利博大学DIMES系） 纠错

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

AI总结 提出PaLRS方法，利用残差流中的偏好信号提取轻量级引导向量，无需训练即可在推理时对齐模型偏好，在数学推理和代码生成任务上取得一致提升，同时节省大量时间。

Comments Accepted at IJCAI 2026

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

Demonstrating chart-plot: Closing the Last Mile of Academic Chart Generation

展示chart-plot：弥合学术图表生成的最后一英里

Yinghao Tang, Yupeng Xie, Yingchaojie Feng, Jiale Lao, Tingfeng Lan, Wei Chen

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出chart-plot系统，通过风格感知代码生成、部署感知渲染循环和结构化编辑层，解决学术图表从代码到发表的质量差距问题。

Comments 7 pages, 6 figures. Submitted to the VLDB ADS 2026 Workshop: The Joint Workshop on Agentic Data Systems and Data-Centric AI

From Preventive to Reactive: How AI Coding Assistants Transform Developers' Security Awareness

从预防到反应：AI编程助手如何改变开发者的安全意识

Faisal Haque Bappy, Tahrim Hossain, Sidratul Muntaher Meheraj, Annoor Sharara Akhand, Tasfia Tabassum, Tarannum Shaila Zaman, Raiful Hasan, Tariqul Islam

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 通过访谈和观察15名专业开发者，发现AI编程助手将安全思考从编码阶段转移到审查阶段，导致从预防性安全转向反应性安全，并揭示了安全意识与行为脱节的现象。

Comments This paper has been accepted at the 2026 Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS)

DynaMate2: runtime registration of expert-defined tools for agentic scientific workflow automation

DynaMate2：使代理AI民主化，用于专家设计的定制工作流

Orlando A. Mendible-Barreto, Ajay Vallabh, Ubaldo M. Córdova-Figueroa, Yamil J. Colón

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出DynaMate2，一种分层代理框架和开源模板，旨在降低研究人员将现有专家定义的Python函数转换为AI可调用工具的门槛，通过让LLM负责任务路由和工具选择，而非生成科学代码，从而实现自动化科学工作流的民主化。

FalconGEMM: Surpassing Hardware Peaks with Lower-Complexity Matrix Multiplication

FalconGEMM：通过低复杂度矩阵乘法超越硬件极限

Honglin Zhu, Jiaping Cao, Jiang Shao, Siyuan Feng, Qian Qiu, Peng Chen, Xu Zhang, Yixian Zhou, Man Lung Yiu, Guang Ji, Minwen Deng, Jintao Meng, Wenxi Zhu

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 FalconGEMM通过自动化部署优化低复杂度矩阵乘法算法，实现DL性能提升，在GPU和CPU上均超越传统GEMM库和AlphaTensor等竞品。