代码大模型 / AI 编程

AxDafny: Agentic Verified Code Generation in Dafny

AxDafny: Dafny中的智能验证代码生成

Benjamin Breen, Austin Letson, Borja Requena Pozo, Leopoldo Sarra

机构 * Axiomatic AI, Boston, MA, USA（Axiomatic AI，波士顿，马萨诸塞州，美国） 纠错

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

AI总结 提出AxDafny框架，通过验证器引导的修复迭代生成Dafny代码和证明，在LCB-Pro-Dafny和DafnyBench上显著提升验证成功率。

An Iterative Test-and-Repair Framework for Competitive Code Generation

面向竞争性代码生成的迭代测试与修复框架

Lingxiao Tang, Muyang Ye, Zhaoyang Chu, Xiaoxue Ren, Zhongxin Liu, Lingfeng Bao, He Ye

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

AI总结 FixAudit通过迭代测试与修复循环改进代码生成，通过共享模型和专门角色联合训练，提升代码质量与测试覆盖率。

UniCoder: Unified Visual-to-Code Generation via Symbolic Rewards and Reference-Guided Code Optimization

UniCoder: 通过符号奖励和参考引导代码优化的统一视觉到代码生成

Yaozhi Zheng, Yilei Jiang, Manyuan Zhang, Yuxuan Wan, Kaituo Feng, Tianshuo Peng, Bo Zhang, Xiangyu Yue

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出UniCoder框架，通过符号属性对齐实现密集元素级奖励，并利用参考引导代码优化策略克服探索停滞，在多个基准上达到与专有模型相当的性能。

Towards Transparent Checkpointing with AI-driven Code Generation

迈向基于AI驱动代码生成的透明检查点

Hai Duc Nguyen, Tekin Bicer, Kyle Chard, Ian Foster, Bogdan Nicolae

专题命中 代码生成 ：code generation(title)

AI总结 研究使用大型语言模型自动为MPI科学应用生成检查点/重启代码，平均50分钟完成，开销可忽略，恢复效率与人工实现相当。

Journal ref FlexScience'26: The 2026 Workshop on AI and Scientific Computing at Scale using Flexible Computing Infrastructures (in conjunction with HPDC'26)

From Search to Synthesis: Training LLMs as Zero-Shot Workflow Generators

从搜索到合成：训练大语言模型为零样本工作流生成器

Gan Luo, Zihan Qin, Bin Dong, Wotao Yin

机构 * School of Mathematics Science, Peking University（北京大学数学科学学院） 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MetaFlow，将工作流生成视为元学习问题，通过两阶段训练（监督微调+强化学习）使模型能生成可泛化的任务级工作流，在问答、代码生成和数学推理任务上实现零样本泛化。

Comments 35 pages, 8 figures

ComAct: Reframing Professional Software Manipulation via COM-as-Action Paradigm

ComAct: 通过COM即行动范式重构专业软件操作

Jiaxin Ai, Tao Hu, Xuemeng Yang, Shu Zou, Hairong Zhang, Daocheng Fu, Yu Yang, Hongbin Zhou, Nianchen Deng, Pinlong Cai, Zhongyuan Wang, Botian Shi, Kaipeng Zhang, Licheng Wen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 提出COM即行动范式，将专业软件交互转化为确定性程序合成，解决GUI代理的脆弱性和API代理的异构性问题；构建ComCADBench基准和ComActor自校正代理，在工业CAD软件上实现SOTA性能。

Citation Discipline in Spec-Driven Development: A Cross-Model Empirical Study of Output Determinism and Automated Hallucination Detection in LLM-Generated Code

规范驱动开发中的引用规范：LLM生成代码的输出确定性与自动幻觉检测的跨模型实证研究

Subham Panda

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

AI总结 通过对比三种规范驱动开发框架，发现强制引用要求会降低输出确定性但能实现自动幻觉检测，该权衡在不同模型间一致。

Comments 17 pages

Quantization Inflates Reasoning: Token Inflation as a Hidden Cost of Low-Bit Reasoning Models

量化膨胀推理：低比特推理模型的隐藏成本——令牌膨胀

Xinyu Lian, Walid Krichene, Beichen Huang, Masahiro Tanaka, Olatunji Ruwase, Li Zhang, Minjia Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft（微软） ； Anyscale ； Snowflake 纠错

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

AI总结 研究发现低比特后训练量化虽保持推理准确性，但会显著增加推理令牌使用量，导致端到端服务性能下降，并提出了CoT令牌膨胀比来量化该效应。

Towards Knowledge Alignment in Code LLMs: Contrastive Unlearning for Evolving APIs

面向代码大语言模型的知识对齐：针对演化API的对比性遗忘

Huy Q. Tran, Dang H. Vu, Tuyen N. Dinh, Anh H. D. Nguyen, Anh N. H. Vu, Anh M. T. Bui, Phuong T. Nguyen

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

AI总结 提出对比性遗忘方法CURE，在抑制废弃API的同时鼓励正确替代，使代码LLM适应演化库，实验表明该方法优于现有基线。

Comments The paper has been peer reviewed and accepted to the 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026)

CodeChat-Eval: Evaluating Large Language Models in Multi-Turn Code Refinement Dialogues

CodeChat-Eval：在多轮代码优化对话中评估大型语言模型

Guoxiang Guo, Kla Tantithamthavorn, Neelofar Neelofar, Yuanyuan Qi, Aldeida Aleti

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

AI总结 提出CodeChat-Eval框架，通过动态指令选择算法构建多轮代码优化对话评估会话，发现LLMs在多轮优化中功能正确性显著下降（19.2%-69.2%），逻辑级优化和新增请求导致最大下降。

Comments Accepted by ICSME26

Autonomous Agents in Software Development: A Vision Paper

软件开发中的自主代理：愿景论文

Zeeshan Rasheed, Muhammad Waseem, Kai-Kristian Kemell, Wang Xiaofeng, Anh Nguyen Duc, Kari Systä, Pekka Abrahamsson

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

AI总结 本文探讨GPT代理在软件工程中的潜力，提出通过多代理协作提升软件开发效率，展示其在代码生成、文档编写等方面的能力，并规划未来研究方向。

Comments 5 pages, 1 figure

Journal ref International Conference on Agile Software Development, pp. 15-23, Springer, 2024