代码大模型 / AI 编程

CreativeBench: Benchmarking and Enhancing Machine Creativity via Self-Evolving Challenges

CreativeBench: 通过自我进化挑战基准测试和增强机器创造力

Zi-Han Wang, Lam Nguyen, Zhengyang Zhao, Mengyue Yang, Chengwei Qin, Yujiu Yang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 提出CreativeBench基准，基于认知框架通过代码生成评估机器创造力，包含组合与探索两个子集，利用逆向工程和自我博弈自动生成挑战，并通过质量与新颖性乘积的指标区分创造与幻觉。

Comments ACL 2026. Project page: https://zethwang.github.io/creativebench.github.io/

MPMWorlds: Material-Point-Method Simulations for Inferring and Extrapolating Physical Dynamics

MPMWorlds: 用于推断和外推物理动力学的物质点法模拟

Žiga Kovačič, Kevin Ellis

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 通过构建2D物质点法（MPM）模拟数据集，研究从视频推断物理动力学并外推时间演化的能力，比较代码生成与视频扩散方法的优劣。

Comments 16 pages, 13 figures. Project page: https://zzigak.github.io/mpmworlds/

Multi-Token Residual Prediction

多令牌残差预测

Yufeng Xu, Zishuo Bao, Qian Wang, Zeshen Zhang, Haoqi Zhang, Bowen Peng, Ang Li, Rahul Chalamala, Yucheng Lu

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； Nos Research（Nos研究） ； Modal 纠错

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

AI总结 本文提出了一种轻量级模块Multi-token Residual Prediction，通过利用去噪过程中相邻步骤的logit分布相似性，在单次骨干网络前向传播中实现依赖感知的多令牌去噪，从而在成本较低的情况下提高去噪效率。

Astragalus: Automatic Configuration Repair for Production Networks

Astragalus: 为生产网络实现自动配置修复

Zhenrong Gu, Peng Zhang, Xing Feng, Xu Liu

专题命中 程序修复 ：program repair(abstract)；repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本文提出Astragalus，一种基于语法的自动配置修复方法，通过多次迭代的『定位-修复-验证』流程，在生产网络中有效修复了多种类型的配置错误。

Comments 13 pages body, 14 pages total