代码大模型 / AI 编程

Repository-Level Solidity Code Generation with Large Language Models: From Prompting to Fine-Tuning

基于大语言模型的仓库级Solidity代码生成：从提示到微调

Shi Chen, Rongcun Wang, Yuan Tian, Xiaoyuan Xie, Wei Song, Rubing Huang

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

AI总结 提出SolidityBench基准和SolidityScore指标，评估多种LLM方法在仓库级Solidity代码生成中的表现，发现监督微调最有效。

Comments 33 pages

Multi-LCB: Extending LiveCodeBench to Multiple Programming Languages

Multi-LCB: 将 LiveCodeBench 扩展到多种编程语言

Maria Ivanova, Pavel Zadorozhny, Rodion Levichev, Ivan Petrov, Adamenko Pavel, Ivan Lopatin, Alexey Kutalev, Dmitrii Babaev

机构 * GigaCode ； Yandex School of Data Analysis, Applied AI Institute（Yandex数据分析学院，应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出 Multi-LCB 基准，将 LiveCodeBench 的 Python 任务扩展到 12 种编程语言，评估 LLM 跨语言代码生成能力，发现 Python 过拟合和语言特定污染等问题。

Comments ICLR 2026

Prompt Quality and Pull Request Outcomes: A Stage-Based Empirical Study of LLM-Assisted Development

提示质量与拉取请求结果：基于阶段的LLM辅助开发实证研究

Richard Sserunjogi, Daniel Ogenrwot, John Businge

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

AI总结 通过分析265个开发者与ChatGPT的交互，研究提示结构（上下文、具体性、验证）对LLM辅助开发中代码生成、采纳和集成深度的影响，发现不同维度在不同阶段有不同作用。

Comments 48 pages, 2 figures