代码大模型 / AI 编程

An Evaluation of Role-Based Multi-Agent Code Generation on Repository-Scale Problems

基于角色的多智能体代码生成在仓库规模问题上的评估

Benedetta Donato, Noah Hagar-Dent, Aaron Worsnop, Leonardo Mariani, Valerio Terragni

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

AI总结 研究基于角色的多智能体代码生成在仓库规模问题上的效果，通过对12个Java仓库评估，发现其生成代码与开发者代码更相似，但与人工实现仍有差距。

Comments 8 pages, 1 figure, 2 tables. Accepted for publication in the IEEE Software Special Issue on Engineering Agentic Systems

Journal ref IEEE Software 2026 - Special Issue on Engineering Agentic Systems

Beyond the Need for Speed: Energy-Aware Code Generation via Simulation-Guided Reinforcement Learning

超越速度需求：通过模拟引导强化学习实现能源感知代码生成

Saurabhsingh Rajput, Tushar Sharma

机构 * Dalhousie University（达尔豪斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对代码模型忽视软件能源效率问题，用确定性架构模拟构建数据集，经监督微调与闭环强化学习训练能源感知代码模型，引入新指标评估，提升能源效率，揭示问题并开源数据，助力社区。

EEG-SpikeAgent: Agentic Closed-Loop Program Synthesis for Automated EEG Spike Detection

EEG-SpikeAgent：用于自动脑电图尖峰检测的智能闭环程序合成

Sonali Santhosh, Kelly Shuhong Yu, Eugene Chang, Jonathan Kim, Kie Shidara, Danilo Bernardo

机构 * Dept. of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology（脑科学与认知科学系，麻省理工学院） ； Dept. of Neuroscience, University of California, Berkeley（神经科学系，加州大学伯克利分校） ； Dept. of Neurology and Neurologic Sciences, Stanford University（神经病学与神经科学系，斯坦福大学） ； Weill Institute of Neurology and Neurosciences, University of California, San Francisco（Weill神经医学研究所，加州大学旧金山分校） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型智能系统，为头皮脑电图尖峰检测生成信号处理特征。核心方法是迭代提出特征模块并执行代码生成表格特征，评估性能后反馈优化。贡献是实现可审核的脑电图特征工程自动化。

Comments 7 pages, 5 figures

Where Do LLMs Still Struggle? An In-Depth Analysis of Code Generation Benchmarks

LLMs仍面临哪些挑战？对代码生成基准的深入分析

Amir Molzam Sharifloo, Maedeh Heydari, Parsa Kazerooni, Daniel Maninger, Mira Mezini

机构 * The Hessian Center for Artificial Intelligence（黑森人工智能中心） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（应用网络安全国家研究研究中心ATHENE） 纠错

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

AI总结 本文分析了LLMs在代码生成基准中的表现，识别出主要失败任务，并探讨了静态复杂度和常见问题导致的弱点。

Comments To be published in Proceedings of 2025 2nd IEEE/ACM International Conference on AI-powered Software (AIware), Data & Benchmark Track

Journal ref AIware (2025) 249-253

Copper: Unifying Correctness and Performance Specification in Code Generation

Copper：统一代码生成中的正确性和性能规范

André Lizardo, Raul Barbosa

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

AI总结 研究如何在代码生成中兼顾正确性与性能，核心方法是结合形式验证与性能感知规范，主要贡献是生成的代码可证明正确且高效执行，缩小了AI辅助编程中可信度和性能的差距。

BeSpec: Behavior-Level Specification Alignment for Code Generation

BeSpec：用于代码生成的行为级规范对齐

Qinghua Xu, Guancheng Wang, Boxi Yu, Lionel Briand

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

AI总结 研究针对代码生成中规范不匹配问题，提出基于行为模型的BeSpec方法，通过构建行为模型、生成候选程序并对比行为来对齐规范，在多基准测试中效果优于基线。

Reward-Free Code Alignment from Pretrained or Fine-Tuned LLM: Unpacking the Trade-offs for Code Generation

从预训练或微调的大语言模型进行无奖励代码对齐：揭示代码生成中的权衡

Sanjeepan Sivapiran, Gias Uddin

机构 * York University Canada（加拿大约克大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过实证分析，探讨了在代码生成任务中，对预训练或微调后的大语言模型进行无奖励对齐（DPO和BoNBoN）的效果，发现预训练到对齐的路径提升更大，但微调版本基线更高。

Journal ref The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE) 2026

From Failing to Passing: Evolving Natural Language Prompt Optimization Rules for LLM Code Generation

从失败到通过：为大语言模型代码生成演化自然语言提示优化规则

Amal Akli, Melissa Akli, Cedric Richter, Mike Papadakis, Yves Le Traon

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

AI总结 研究大语言模型提示敏感性，用搜索法演化自然语言转换规则，提出DUALFIX管道，结合规则与执行反馈修复，可跨问题跨模型使用，提升代码生成性能。

dOPSD: On-Policy Self-Distillation for Diffusion Language Models

dOPSD：扩散语言模型的策略内自蒸馏

Phuong Tuan Dat, Qi Li, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究扩散语言模型强化推理难的问题，提出dOPSD，通过从学生去噪轨迹直接推导教师特权信息，实现策略内自蒸馏，提升模型在数学推理和代码生成等任务表现。

Builder, Defender, Breaker: The Case Against Removing the Human from the AI-Driven Security Lifecycle

构建者、防御者、破坏者：反对从人工智能驱动的安全生命周期中移除人类的理由

Mohamed Chahine Ghanem

机构 * School of Computer Science and Mathematics, Keele University（基尔大学计算机科学与数学学院） ； Cybersecurity Institute, University of Liverpool（利物浦大学网络安全研究所） 纠错

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

AI总结 探讨人工智能在安全生命周期中集多角色于一身的现象，指出移除人类会带来问题，基于多领域证据论证人类应是安全生命周期的永久结构要求，并阐述人机合理分工。

Comments 7 pages

Effectiveness of LLM-based Software Diversity for Reliability Improvement -- an Empirical Study

基于大语言模型的软件多样性对可靠性提升的有效性——一项实证研究

Gabriel Almeida, Ilir Gashi, Vladimir Stankovic, João R. Campos

机构 * University of Coimbra, CISUC/LASI（科英布拉大学，CISUC/LASI） ； Centre for Software Reliability（软件可靠性中心） ； Department of Informatics Engineering（信息工程系） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； City St George’s, University of London（伦敦城市圣乔治大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型能否成为软件多样性的实用生成器及提升可靠性程度。通过扩展经典实证研究，对多种规范程序进行测试，探索大语言模型多样性多维度影响，结果表明其能助力可靠性提升。

Benchmarking API Drift in LLM-Generated Quantum Code Across Successive SDK Versions

跨连续软件开发工具包版本对大语言模型生成的量子代码中的 API 漂移进行基准测试

Mohammad Arif Rasyidi, Syahirul Faiz

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Khalifa University（卡利法大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型生成的量子代码能否可靠适配特定 SDK 版本（API 漂移问题），引入量子 API 漂移基准，以 Qiskit 为例评估 17 个模型，揭示版本对齐是量子代码生成评估新维度及 API 漂移恢复情况。

Focus Session: Hardware and Software Techniques for Accelerating Multimodal Foundation Models

聚焦会议：加速多模态基础模型的硬件和软件技术

Muhammad Shafique, Abdul Basit, Muhammad Abdullah Hanif, Alberto Marchisio, Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Minghao Shao

机构 * eBRAIN Lab, New York University (NYU) Abu Dhabi（eBRAIN实验室，纽约大学（NYU）阿布扎比） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种多层方法，通过硬件和软件协同设计和优化流程，提升多模态基础模型的效率。方法包括混合精度量化、结构剪枝、推测解码等技术，结合硬件加速器优化计算和内存需求，验证了在医疗和代码生成任务中的有效性。

Comments Accepted at the Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE), April 20-22, 2026 in Verona, Italy

CORA: Per-Slice Coherent Orthogonal Rotation for SVD-based Low-Rank Adaptation

CORA：基于切片的相干正交旋转，用于基于SVD的低秩适配

Pengcheng Wang, Ziran Liu, Wei Wang, Wei Jiang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Shanghai Institute for Mathematics and Interdisciplinary Sciences / Fudan University（上海数学与交叉科学研究院 / 复旦大学） ； Futurewei Technologies, Inc.（未来科技有限公司） 纠错

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

AI总结 针对现有基于SVD的PEFT方法未保留预训练奇异基耦合几何的问题，提出逐切片相干正交旋转适配方法CORA，参数量远低于同类方法，在常识推理、代码生成任务上性能更优。

Comments 13 pages, 1 figure

Beyond Item Order: Temporal Gap Tokenization for Generative Recommendation with Semantic IDs

超越项目顺序：用于基于语义ID的生成式推荐的时间间隔令牌化

Chengkai Huang, Tianqi Gao, Hongtao Huang, Quan Z. Sheng, Lina Yao

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究基于语义ID的生成式推荐，提出ChronoSID框架。从互补视角注入时间信号，一是用时间感知掩码自编码器，二是离散时间间隔为令牌与语义ID交织。实验表明其优于基线，消融研究验证组件贡献。

Latent Programming Horizons in Coding Agents

编码智能体中的潜在编程视界

André Silva, Han Tu, Martin Monperrus

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.LG

AI总结 该研究探究编码智能体底层语言模型的程序内部表征，通过逻辑回归探针发现其残差流可线性编码程序属性，还能提前约25步预测后续编辑结果，为编码智能体的机制可解释性研究提供新方向。

CoACT: Action-Preserving Observation Compression for Coding Agents

CoACT：用于编码智能体的动作保持观测压缩

Haorui Chen, Yuancheng Zhu, Yitong Zhang, Jia Li

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 研究编码智能体观测压缩问题，提出基于动作保持的CoACT方法，通过检查智能体下一个动作来筛选压缩候选，训练时用两种奖励过滤并选择候选，实验表明该方法能降成本且保持任务解决有效性。

AtomicCommitBench: Can Coding Agents Reconstruct Commit Histories from Squashed Patches?

原子提交基准测试：编码代理能否从压缩补丁中重建提交历史？

Zhihao Lin, Mingyi Zhou, Li Li

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究编码代理从压缩补丁重建提交历史的问题，将任务形式化为有重放要求的块到提交分区，构建基准测试并评估，发现自然重建比重放检查等难，部分方法表现较好，还找出常见失败模式及改进方法。

Comments 21 pages, 6 figures, benchmark paper on coding agents and software engineering; preprint

MOSAIC: Knowledge-Guided CLI Command Composition Attack in LLM Coding Agents

MOSAIC：大语言模型编码代理中知识引导的命令行命令组合攻击

Jiangrong Wu, Huaijin Wang, Yihao Zhang, Yuhong Nan, Shuai Wang

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究大语言模型编码代理中CLI命令组合风险，提出知识引导框架MOSAIC，从漏洞等提取命令状态行为总结成攻击路径，实例化开发者工作流程，通过多实验得高攻击成功率。

Comments 12 pages, 3 figures

SwarmResearch: Orchestrating Coding Agents for Open-Ended Discovery

群体研究：编排编码智能体以进行开放式发现

Yuvraj Virk, Zack Edds, Chunqiu Steven Xia, Lingming Zhang

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

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究长期运行的编码智能体存在的问题，假设两个设计选择导致该问题，介绍SwarmResearch，一种编排器-子智能体架构，在开放式优化任务中表现良好，其编排器引导扩展能发现更好方案。

Can Coding Agents Implement Missed Compiler Optimizations? Evaluating LLM Agents on LLVM Peephole Optimizations

编码代理能否实现错过的编译器优化？在LLVM窥孔优化上评估大语言模型代理

Hongxu Xu, Chunhao Liao, Xintong Zhou, Chengnian Sun

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究编码代理能否开发编译器优化，引入PeepholeBench框架，其任务来自LLVM的实际窥孔优化问题，通过对比衡量编码代理与人工修复，发现正确性和收益性间存在矛盾及主要失败模式，为编码代理提供了现实且具挑战性的基准。

ChainSWE: Benchmarking Coding Agents on Multi-Bug Software Maintenance

ChainSWE：在多漏洞软件维护中对编码代理进行基准测试

Qirui Jin, Lingching Tung, Kenan Li, Qiyang Shi, Yushi She, Huanzhong Jia, Harrison Zhao, Kejing Xia, Zhenbang Du, Yikai Zhang, Jiaxin Pei, Zhenyu Zhang, Zhen Qi, Yuyan Duan, Wenke Lee, Zijian Jin

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

AI总结 研究针对语言模型代理在多漏洞软件维护中的评估问题，引入ChainSWE基准，通过收集Python项目问题链进行评估，发现链长度增加时性能下降。

NatureBench: Can Coding Agents Match the Published SOTA of Nature-Family Papers?

NatureBench: 编码智能体能达到Nature系列论文已发表SOTA水平吗？

Yuru Wang, Lejun Cheng, Yuxin Zuo, Sihang Zeng, Bingxiang He, Che Jiang, Junlin Yang, Yuchong Wang, Kaikai Zhao, Weifeng Huang, Kai Tian, Zhenzhao Yuan, Jincheng Zhong, Weizhi Wang, Ning Ding, Bowen Zhou, Kaiyan Zhang

机构 * Horizon Research（地平线研究） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出跨学科基准NatureBench，包含90个来自Nature系列论文的任务，评估AI编码智能体在真实科学问题上的发现能力。最强模型仅在17.8%任务上超越SOTA，失败主因是方法选择错误和计算预算不足。

Comments Add results of GLM-5.2 and MinMax-M3

SkillOpt-Lite: Better and Faster Agent Self-evolution via One Line of Vibe

SkillOpt-Lite：通过一行代码实现更好更快的智能体自我进化

Yifei Shen, Bo Li, Xinjie Zhang

机构 * LMMs-Lab（LMMs实验室） ； NTU MMLab（国立台湾大学MMLab） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 研究智能体技能优化，通过零阶优化形式化，基于相关理念和学习建立收敛与泛化原则，提出SkillOpt-Lite加速收敛且性能优，还集成到生产编码智能体，最小管道可推广到完整 harness 优化。

SkillFab: An Agent-Native Skill Production Platform

SkillFab：一个原生代理技能生产平台

Anjie Xu, Yifeng Cai, Yi Li, Zixing Wang, Zhiyu Zhang, Jingfan Chen, Ruohan Xu, Leye Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei（华为） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 SkillFab是原生代理平台，将缺失能力转化为可复用技能。运行时代理先找技能，无则提需求，经SkillFab管理库等流程开发，通过多界面暴露相同生命周期，使工作可审查可恢复，还介绍了平台及案例。

Comments 12 pages, 7 figures. Technical report

LLMoxie: Exploring Agentic AI for Scientific Software Development

LLMoxie：探索用于科学软件开发的智能AI

Landung Setiawan, Anant Mittal, Cordero Core, Anshul Tambay, Carlos Garcia Jurado Suarez, David A. C. Beck, Andrew J. Connolly, Vani Mandava

机构 * eScience Institute University of Washington（eScience研究院华盛顿大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 研究针对科学软件开发中现有AI编码代理的不足，介绍LLMoxie平台及其插件生态系统，通过实践总结多域研究软件工程师中心采用智能AI的挑战、平台设计及操作经验，提升AI编码代理能力。

Comments 9 pages, 4 figures. Accepted to ACM SIGKDD 2026 Workshop: Agentic AI for Scientific and Societal Advances (SciSoc Agents and LLMs). Describes an agentic AI platform for scientific software engineering with governed multi-cloud inference, structured multiagent workflows, and domain-aware coding support (cs.SE, cs.MA, cs.AI)

Cheap Code, Costly Judgment: A Case Study on Governable Agentic Software Engineering

廉价代码，昂贵判断：可控代理软件工程案例研究

James C. Davis, Paschal C. Amusuo, Tanmay Singla, Berk Çakar, Kirsten A. Davis

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 通过12周案例研究，提出治理转换理论模型，解释专家工程师如何利用AI编码代理实现高速开发并保持可控性。

Comments 13 pages

Agent Data Injection Attacks are Realistic Threats to AI Agents

智能体数据注入攻击对人工智能智能体构成现实威胁

Woohyuk Choi, Juhee Kim, Taehyun Kang, Jihyeon Jeong, Luyi Xing, Byoungyoung Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Largosoft ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 介绍智能体数据注入攻击（ADI）这一新型间接提示注入，其伪装可信数据注入恶意数据使智能体执行意外操作，研究发现现实智能体漏洞及ADI在多种模型和智能体设置中有效，揭示智能体安全关键差距。

Comments 19 pages, 19 figures, 7 tables

Governed Individuation: Cryptographically Decoupling an Agent's Learning from Its Authority

受治理的个体化：通过密码学方式将智能体的学习与其授权方解耦

Xue Qin, Simin Luan, Cong Yang, Zhijun Li

机构 * School of Software, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学软件学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； School of Future Science and Engineering, Soochow University（苏州大学未来科学与工程学院） 纠错

专题命中 软件智能体 ：software agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体在部署中学习时，运行系统是否仍受操作员授权限制的问题。提出受治理的个体化方法，通过绑定身份摘要和基于语义效果的动作门控保证限制，证明学习等不会扩大权限，实证验证了该方法效果。

Comments Technical companion report. 25 pages, 8 figures

Securing Multi-Tool AI Agent Chains With Dynamic, Real-Time Compositional Policies

通过动态实时组合策略保护多工具人工智能代理链

Chris Schneider, Kriti Faujdar, Philipp Schoenegger, Ben Bariach

机构 * Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

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

AI总结 研究多工具代理链安全问题，提出动态安全控制合成器（DSCC），分两阶段实现组合安全。阶段1在会话检查时合成策略，阶段2在运行时跟踪数据敏感度，提供深度防御，评估了参考实现。