代码大模型 / AI 编程

SoK: AI Secure Code Generation: Progress, Pitfalls, and Paths Forward

SoK：AI安全代码生成：进展、陷阱与前进之路

Rupam Patir, Keyan Guo, Haipeng Cai, Hongxin Hu

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

AI总结 本文系统化分析AI安全代码生成的进展、陷阱与前进方向，提出三层次框架衡量模型对安全编码原则的理解、代码级执行及两者间的知识-执行差距，发现原则理解是代码安全性的强预测因子，但存在显著知识-执行差距。

LibEvoBench: Probing Temporal Knowledge Stratification in Code Generation Models

LibEvoBench：探测代码生成模型中的时间知识分层

Daniele Cipollone, Sergey Titov, Maliheh Izadi, Egor Bogomolov, Arie van Deursen

机构 * Faculty of EEMCS, Delft University of Technology, Delft, Netherlands（代尔夫特理工大学电子工程与信息科学学院） ； JetBrains Research, Amsterdam, Netherlands（JetBrains研究） 纠错

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

AI总结 针对LLM在代码生成中因训练数据时间混合导致API版本混淆的问题，提出多版本基准LibEvoBench和新指标SEUS，揭示模型对版本不敏感且仅靠文档可提升准确性。

Comments Accepted at the DL4Code workshop at ICML 2026

Agentic Software Engineering: Foundational Pillars and a Research Roadmap

代理软件工程：基础支柱与研究路线图

Ahmed E. Hassan, Hao Li, Dayi Lin, Bram Adams, Tse-Hsun Chen, Yutaro Kashiwa, Dong Qiu

机构 * Queen's University（女王大学） ； Concordia University（Concordia大学） ； Nara Institute of Science and Technology（奈ara科学和技术研究院） ； Huawei Canada（华为加拿大） 纠错

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

AI总结 提出代理软件工程（SE 3.0）时代，以“面向人类的SE”和“面向代理的SE”双重模式为基础，重新定义软件工程支柱，并设计代理命令环境（ACE）和代理执行环境（AEE）两种工作台，实现双向人机协作，推动从代理编码到真正代理软件工程的演进。

OPERA: Aligning Open-Ended Reasoning via Objective Perplexity-based Reinforcement Learning

OPERA: 通过基于客观困惑度的强化学习对齐开放式推理

Wenxuan Jiang, Zining Fan, Zijian Zhang, Xuecheng Wu, Hongming Tan, Haoyang Dai, Xiaoyu Li, Xuezhi Cao, Ninghao Liu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Meituan Longcat Team（美团龙猫团队） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出OPERA方法，利用困惑度动态作为内在奖励信号，结合冷启动数据合成和困惑度优先的推理轨迹选择，实现开放式任务中对齐，在Qwen3-8B上达到开源模型最优。

Comments 21 pages, 8 figures

Dream at SemEval-2026 Task 13: SALSA for Single-Pass Machine-Generated Code Detection

Dream at SemEval-2026 Task 13: SALSA用于单遍机器生成代码检测

Ruslan Berdichevsky, Shai Nahum-Gefen, Elad Ben-Zaken

机构 * Dream Security Ltd.（Dream Security有限公司） 纠错

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

AI总结 提出SALSA方法，通过自回归语言模型单遍结构化分类，将每个类别映射到专用输出token，结合平衡采样和参数高效微调，在机器生成代码检测任务上达到F1=0.789，远超CodeBERT基线。

Comments Accepted to SemEval-2026, ACL 2026 workshop proceedings

Evolving Quantum Error-Correcting Encodings for Molecular Simulation

面向分子模拟的量子纠错编码演化

Kenny Heitritter, James Brown, Tarini Hardikar

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)

AI总结 利用LLM驱动的演化程序合成，发现分子模拟中距离5和6的广义超快编码，并进一步通过压缩导向搜索获得结构化循环构造器。

Comments 16 pages including appendices, 4 figures, 8 tables