代码大模型 / AI 编程

Leveraging Metamemory Agent for Enhanced Data-Free Code Generation in Large Language Models

利用元记忆智能体增强大语言模型的无数据代码生成

Shengsheng Zhou, Shuai Wang, Liang Ding, Yibing Zhan, Yong Luo, Zheng He, Fu Lin, Dapeng Tao

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学计算机与数据科学学院，新加坡） ； School of Computer Science, National Engineering Research Center for Multimedia Software, Wuhan University, Wuhan, China（多媒体软件国家工程研究中心计算机学院，武汉大学，中国） ； The University of Sydney, Sydney, Australia（悉尼大学，澳大利亚） ； Yunnan United Vision Technology Company Ltd., China（云南联合视界技术有限公司，中国） ； School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, China（武汉大学计算机学院，中国） ； School of Information Science and Engineering, Yunnan University, Kunming, China（云南大学信息科学与工程学院，中国） 纠错

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

AI总结 提出元记忆智能体，通过引导模型回忆、评估和选择性利用相关知识，无需外部示例即可提升无数据场景下的单次代码生成质量。

SCOPE: Leveraging Subgoal Critiques for Code Generation

SCOPE：利用子目标批判进行代码生成

Yueke Zhang, Yifan Zhang, Zihan Fang, Kevin Leach, Wei Zhang, Yu Huang

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

AI总结 研究针对大语言模型代码生成不可靠问题，提出SCOPE方法，利用证明器初始化子目标批判，结合监督微调、强化学习等，通过两个互补奖励改进代码生成，实验显示在多个数据集上优于基线，优势集中在有语义约束任务，代码修正更局部。

Tensor Network Structure Search Via Canonical Dimension Tree Enumeration

基于程序合成的张量网络结构搜索

Zheng Guo, Aditya Deshpande, Brian Kiedrowski, Xinyu Wang, Alex Gorodetsky

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title,abstract)；分类 cs.PL

AI总结 本文提出将张量网络结构搜索视为程序合成问题，通过约束基于评估方法和输出导向分割操作，提升搜索效率并实现更好的压缩比。

SecureCode: A Production-Grade Multi-Turn Dataset for Training Security-Aware Code Generation Models

SecureCode：用于训练安全意识代码生成模型的生产级多轮数据集

Scott Thornton

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

AI总结 研究针对AI编码助手生成漏洞代码问题，提出SecureCode数据集，涵盖网络应用安全和AI/ML安全领域，有特定对话结构，经质量保证，发布统一数据集、开源模型及评估框架，是首个提供相关覆盖的公共数据集。

Comments 30 pages, 12 figures, 10 tables. Dataset available at https://huggingface.co/datasets/scthornton/securecode. Code and validation tools at https://github.com/scthornton/securecode

SEVRA-BENCH: Social Engineering of Vulnerabilities in Review Agents

SEVRA-BENCH：审查智能体中的社会工程漏洞

Rui Melo, Riccardo Fogliato, Sean Zhou, Pratiksha Thaker, Zhiwei Steven Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft Core AI（微软核心人工智能） ； Amazon AWS（亚马逊AWS） ； Databricks 纠错

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

AI总结 提出SEVRA-BENCH基准，通过社会工程攻击框架评估LLM代码审查智能体拒绝恶意PR的能力，发现闭源与开源模型间存在显著安全差距。

Mitigating Errors in LLM-Generated Web API Invocations via Retrieval-Augmented Generation and Constrained Decoding

通过检索增强生成和约束解码减轻大语言模型生成的Web API调用中的错误

Daniel Maninger, Leon Chemnitz, Jannis Brugger, Tushar Lamba, Amir Molzam Sharifloo, Mira Mezini

机构 * Technische Universität Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森人工智能中心） ； Pariton AI ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（应用网络安全国家研究中心ATHENE） 纠错

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

AI总结 研究如何减轻大语言模型生成的Web API调用错误，提出检索增强生成（RAG）和约束解码（CD）两种互补方法，设计相应技术细节，在合成和真实数据集上评估，结果显示RAG、CD各有优劣，能提升Web API调用代码正确性。

Comments 54 pages, 11 figures; supersedes arXiv:2509.20172v6, which is a discarded journal extension of our work

KAT-Coder-V2.5 Technical Report

KAT-Coder-V2.5技术报告

Bo Huang, Fengxiang Li, Hao Xu, Haoyang Huang, Hongyi Fu, Jinhua Hao, Kun Yuan, Minglei Zhang, Pengcheng Xu, Shiyang Liu, Wenhao Zhuang, Yuze Shi, Zongxian Feng, Chao Wang, Cheng He, Chongling Rao, Deyu Cao, Fan Yang, Gang Xiong, Haochen Liu, Jiabao Li, Jian Liang, Jinghui Jia, Jingwen Chang, Jun Du, Junyu Shi, Min Li, Mingqi Wu, Qiang Gao, Shangpeng Yan, Shaotong Qi, Shu Xu, Shuo Zhou, Tiankuo Xu, Tong Zheng, Weilun Zhao, Xiancheng Meng, Xianda Sun, Xiaoyu Jiang, Xunhao Jia, Yao Xia, Yimeng Xu, Yinghan Cui, Yingpeng Chen, Yiwen Ning, Yong Wang, Yuxuan Sun, Zhongsheng Liu, Ming Sun, Cheng Luo, Chen Yang, Han Li, Kun Gai

机构 * KwaiKAT Team（快手KwaiKAT团队） 纠错

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

AI总结 介绍KAT-Coder-V2.5这一专注编码的智能模型，针对其受环境等因素限制的问题，通过端到端框架及多种技术手段解决，经多方法扩展强化学习并统一专家知识，在多个基准测试中取得优异成绩。

Comments 24 pages, 5 figures

FreqDepthKV: Frequency-Guided Depth Sharing for Robust KV Cache Compression in Long-Context LLM Inference

FreqDepthKV：用于长上下文语言模型推理中稳健的键值缓存压缩的频率引导深度共享

Anna Córdoba, Adam Puente Tercero, Nerea Angulo Hijo, Mar Linares Tercero, Julia Barrientos, Ainhoa Miranda, Jesús Olivera

机构 * Instituto de Investigación en Visión Artificial（人工视觉研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对长上下文语言模型推理中键值缓存成本问题，提出FreqDepthKV方法，将相邻层键值状态分解，通过在线探测器分配缓存模式，在多基准测试中保持任务准确性，提升解码吞吐量并降低内存，实现高效压缩。

Comments 11 pages, 2 figures

Agents with Feelings? Personality and Emotion in Multi-Agent Software Teams

有情感的智能体？多智能体软件工程团队中的个性与情感

Yunyan Ding, Thomas Zimmermann, Iftekhar Ahmed

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

AI总结 研究多智能体软件工程团队中个性和情绪特征对团队绩效的影响，采用结合多种因素的心理学框架，通过对78种团队配置评估发现配置显著影响性能、协作及成本，表明智能体配置是重要设计维度。

Articulating Assumptions in AI-Generated Scientific Analyses through Task Decomposition

通过任务分解阐明人工智能生成的科学分析中的假设

Ahmed Hammad, Mihoko Nojiri

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

AI总结 研究旨在解决大语言模型生成的科学分析结果的可理解性和可重现性问题，通过引入基于数量的语义差异多智能体框架及相关模块，经对撞机物理分析验证，模块化任务分解提升了透明度与可靠性，还能让小模型执行完整流程。

Comments 20 pages, 1 figure and 4 tabels

Are LLMs Overkill for Databases?: A Study on the Finiteness of SQL

LLMs在数据库中是否过时：对SQL有限性的研究

Yue Li, David Mimno, Unso Eun Seo Jo

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 本文通过376个数据库样本研究SQL查询的有限性，发现查询复杂度受现实需求限制，且模板分布呈现幂律特征，表明SQL查询可被模板高效覆盖。

Comments 9 pages