代码大模型 / AI 编程

DualGauge: Automated Joint Security-Functionality Benchmarking of Specification-Only Code Generation by LLMs and Coding Agents

DualGauge: 对仅由LLM和编码代理生成的规范代码进行自动化联合安全-功能基准测试

Rupam Patir, Keyan Guo, Suvadra Barua, Abhijeet Pathak, Dinesh Gudimetla, Jiawei Guo, Hongxin Hu, Haipeng Cai

机构 * University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） 纠错

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

AI总结 提出DualGauge框架，首个自动化联合评估规范代码正确性与安全性的系统，通过307个任务基准测试发现功能正确性高估可靠代码生成，联合成功率低于15%，且模型因素和代理系统均无法可靠提升。

AlignCoder: Aligning Retrieval with Target Intent for Repository-Level Code Completion

AlignCoder: 为目标意图对齐检索以实现仓库级代码补全

Tianyue Jiang, Yanli Wang, Yanlin Wang, Daya Guo, Ensheng Shi, Yuchi Ma, Jiachi Chen, Zibin Zheng

机构 * School of Software, Sun Yat-sen University（中山大学软件学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 针对仓库级代码补全中检索与目标代码不匹配及无法利用推理信息的问题，提出AlignCoder框架，通过查询增强和基于强化学习的检索器训练，在CrossCodeEval上EM分数提升18.1%。

Comments To appear at ASE'25

Towards Functional Correctness of Large Code Models with Selective Generation

面向大型代码模型的功能正确性：选择性生成方法

Jaewoo Jeong, Taesoo Kim, Sangdon Park

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 针对代码生成模型的幻觉问题，提出利用动态代码分析自动生成单元测试，基于功能正确性评估进行选择性生成，以控制非弃权答案的错误发现率，并引入FuzzEval范式用于精确评估。

Comments ICML 2026

HyDRA: Hybrid Dynamic Routing Architecture for Heterogeneous LLM Pools

HyDRA：异构LLM池的混合动态路由架构

Aashna Garg, Siddharth Singha Roy, Jinu Jang, Federico Brancasi, Shengyu Fu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出HyDRA，一种能够根据查询预测细粒度多维能力需求并匹配配置定义模型配置的混合动态路由架构，实现了在异构LLM池中高效且无需重新训练的模型选择。

Comments preprint v2

FasterPy: An LLM-based Code Execution Efficiency Optimization Framework

FasterPy：基于大语言模型的代码执行效率优化框架

Yue Wu, Minghao Han, Ruiyin Li, Peng Liang, Amjed Tahir, Zengyang Li, Qiong Feng, Mojtaba Shahin

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机学院） ； School of Mathematical and Computational Sciences, Massey University（梅西大学数学与计算科学学院） ； School of Computer Science, Central China Normal University（中央中国师范大学计算机学院） ； School of Computer Science, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机学院） ； 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 代码生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 提出FasterPy框架，结合检索增强生成（RAG）和低秩适应（LoRA）技术，利用大语言模型自动优化Python代码执行效率，在PIE基准上超越现有方法。

Comments 38 pages, 5 images, 14 tables, Manuscript revision submitted to a Journal (2026)

Learn from Your Mistakes: Tree-like Self-Play for Secure Code LLMs

从错误中学习：面向安全代码LLM的树状自博弈

Wenqi Chen, Ziyan Zhang, Bin Wang, Lin Liu, Hengheng Zhang, Zhengsu Chen

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

AI总结 提出树状自博弈（TSP）框架，将安全代码生成建模为细粒度序列决策过程，通过构建决策树探索安全与脆弱路径，使模型在关键决策节点自我纠正，显著提升代码安全性并实现跨语言泛化。

Comments 18 pages, 3 figures, Accepted by ICML 2026

Understanding LLM Reasoning for Abstractive Summarization

理解大语言模型在抽象摘要中的推理能力

Haohan Yuan, Haopeng Zhang

机构 * ALOHA Lab, University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺亚分校ALOHA实验室） 纠错

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

AI总结 本研究通过大规模比较8种推理策略和3种大型推理模型在8个数据集上的表现，发现推理并非万能，其效果依赖于策略和摘要设置，且存在质量与事实准确性之间的权衡。

Comments 27 pages,15 figures

Taint-Based Code Slicing for LLMs-based Malicious NPM Package Detection

基于污点的代码切片用于基于LLM的恶意NPM包检测

Dang-Khoa Nguyen, Gia-Thang Ho, Quang-Minh Pham, Tuyet A. Dang-Thi, Minh-Khanh Vu, Thanh-Cong Nguyen, Phat T. Tran-Truong, Duc-Ly Vu

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出基于污点代码切片的LLM框架，通过隔离安全相关数据流，将输入token数平均减少99.75%，在2537个包上达到87.04%的检测准确率，优于基线方法。

Comments 18 pages, 1 figure, 5 tables, 2 algorithms

HarmRLVR: Weaponizing Verifiable Rewards for Harmful LLM Alignment

HarmRLVR: 利用可验证奖励进行有害大模型对齐

Yuexiao Liu, Lijun Li, Xingjun Wang, Jing Shao

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出HarmRLVR，首次系统研究可验证奖励强化学习（RLVR）的对齐可逆性风险，通过仅64个有害提示的GRPO即可快速逆转安全对齐，攻击成功率高达96.01%。

MARS: Efficient, Adaptive Co-Scheduling for Heterogeneous Agentic Systems

MARS：面向异构智能体系统的高效自适应协同调度

Yifei Wang, Hancheng Ye, Yechen Xu, Cong Guo, Chiyue Wei, Qinsi Wang, Dongting Li, Tingjun Chen, Hai "Helen" Li, Danyang Zhuo, Yiran Chen

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出MARS协同调度系统，通过统一信息流全局协调GPU推理与CPU工具执行，解耦准入与执行防止资源过载，并采用智能体中心调度器最小化端到端延迟，实验显示延迟降低5.94倍。

Comments 14 pages, 13 figures. Preprint

A Survey on 3D Gaussian Splatting Applications: Segmentation, Editing, and Generation

3D高斯泼溅应用综述：分割、编辑与生成

Shuting He, Peilin Ji, Yitong Yang, Changshuo Wang, Jiayi Ji, Yinglin Wang, Henghui Ding

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 综述3D高斯泼溅在分割、编辑和生成三大任务中的应用，总结代表性方法、监督策略和学习范式，并分析公共基准上的比较结果。

Comments IEEE TPAMI, GitHub Repo: https://github.com/heshuting555/Awesome-3DGS-Applications

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026

Experience Makes Skillful: Enabling Generalizable Medical Agent Reasoning via Self-Evolving Skill Memory

经验造就熟练：通过自进化技能记忆实现可泛化的医疗智能体推理

Haoran Sun, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zekai Lin, Fanrui Zhang, Kaitao Chen, Xingqi He, Yichen Li, Mianxin Liu, Lei Liu, Yankai Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SkeMex框架，通过技能记忆实现医疗智能体后部署自进化，无需更新模型权重，在临床任务中优于现有记忆型智能体。