代码大模型 / AI 编程

ClarifyCodeBench: Evaluating LLMs on Clarifying Ambiguous Requirements for Code Generation

ClarifyCodeBench: 评估大语言模型在代码生成中澄清模糊需求的能力

Zheng Fang, Dongming Jin, Yihong dong, Yongmin Li, Kechi Zhang, Zhi Jin, Ge Li

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

AI总结 提出ClarifyCodeBench基准，通过人工标注的模糊需求、澄清问题和指标，评估LLMs主动澄清需求的能力，发现代码生成能力与需求澄清能力脱钩，且多模糊场景下性能下降。

AlgoBench: Benchmarking Algorithmic Adaptation in Code Generation

AlgoBench: 代码生成中算法适配的基准测试

Xinyuan Song, Zekun Cai, Liang Zhao

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

AI总结 提出AlgoBench框架，通过结构化约束变换自动生成新算法问题，并引入复杂度感知指标评估模型适配能力，实验发现LLM在算法适配中性能显著下降。

Comments Under Review

Right in the Right Way: LM Training with Verifiable Rewards and Human Demonstrations

以正确的方式正确：结合可验证奖励和人类演示的LM训练

Mehul Damani, Isha Puri, Idan Shenfeld, Jacob Andreas

机构 * MIT EECS（麻省理工学院电气工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出对抗生成器-判别器框架，在可验证奖励基础上加入人类演示信号，同时优化任务准确性和非可验证属性，在代码修复、故事生成等任务中提升人类相似度并减少奖励黑客行为。

Code Semantic Zooming

代码语义缩放

Jinsheng Ba, Sverrir Thorgeirsson, Zhendong Su

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)；coding agent(abstract)

AI总结 提出基于伪代码的CodeZoom方法，通过多层语义抽象迭代探索、理解和优化代码，在用户研究中相比Claude Code显著提升代码理解与控制感。

When Less is More: 8-bit Quantization Improves Continual Learning in Large Language Models

少即是多：8位量化改善大型语言模型的持续学习

Michael S. Zhang, Rishi A. Ruia, Arnav Kewalram, Saathvik Dharmapuram, Utkarsh Sharma, Kevin Zhu

机构 * Algoverse 纠错

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

AI总结 本文系统研究量化精度（FP16、INT8、INT4）与重放缓冲区策略在大型语言模型持续学习中的交互，发现量化模型在后续任务上优于FP16，INT8在学习可塑性与知识保留间取得最佳平衡，量化噪声充当隐式正则化防止过拟合。

Leveraging LLM-Based Agentic Systems to Generate Quantum Applications for Test Optimization

利用基于LLM的代理系统生成量子应用以优化测试

Ming Tao, Yuechen Li, Tao Yue, Man Zhang, Aitor Arrieta Marcos

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

AI总结 提出QPipe，一种基于大语言模型的多代理架构，自动将自然语言需求转化为可执行的量子应用工作流，在测试优化问题上实现高编译率和执行率。

The Illusion of Agentic Complexity in README.md Generation: Evaluating Single-Agent vs. Multi-Agent RAG Systems

README.md生成中的代理复杂性幻觉：评估单代理与多代理RAG系统

Abu Saleh, Tesfay Welegebreal Tesfay, Phuong T. Nguyen, Juri Di Rocco, Muhammad Umar Zeshan, Davide Di Ruscio

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

AI总结 通过对比单代理、多代理和开发者引导规划三种RAG架构生成GitHub仓库README文件，发现单代理管道在词汇质量相当的情况下，令牌消耗降低86%、速度提升一倍，而多代理系统结构一致性达98%但存在规划瓶颈，开发者引导规划获得最佳文档质量。

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

Query-Centric Optimization of AI Workflows via Approximate Query Processing and Proxy Models

基于近似查询处理和代理模型的AI工作流查询中心优化

Huayi Wang, Jun Xu, Gromit Yeuk-Yin Chan

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出将AI工作流视为声明式查询，利用近似查询处理（AQP）和代理模型（PM）过滤减少昂贵模型调用，在TPC-DS和LLM流水线上实现85-90%和60-70%的调用减少。

A differential derivation of the Obara-Saika relation for Gaussian electron repulsion integrals

高斯电子排斥积分的Obara-Saika关系的微分推导

Charles C. Forgy, David A. Mazziotti

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出基于高斯基函数微分关系的Obara-Saika垂直递推关系的新推导，识别所有非零原始项，具有教学价值并适用于GPU并行实现。

Comments 21 pages, no figures

A Scientific Human-Agent Reproduction Pipeline

一种科学人机再生产流水线

Joschka Birk, Gregor Kasieczka, Siddharth Mishra-Sharma, Benjamin Nachman, Dennis Noll, Tanvi Wamorkar

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出SHARP框架，通过人机协作实现科学分析的再生产，通过AI代理自动执行代码生成、测试和质量保证，研究人员在关键节点提供反馈和指导，提升科学理解而非替代人类。

Comments 6 pages, 1 figure, submitted to 2026 Conference on Physics and AI (PAI26)