代码大模型 / AI 编程

Learning from Execution: Self-Evolving Memory for Private-Library Code Generation

MEMCoder: 多维演化记忆用于面向私有库的代码生成

Mofei Li, Taozhi Chen, Guowei Yang, Jia Li

机构 * College of AI（人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fitten Tech Co., Ltd.（Fitten科技有限公司） 纠错

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

AI总结 MEMCoder通过多维演化记忆机制，解决LLM在企业环境中因缺乏内部私有库文档导致的协调问题与参数理解不足，提升代码生成性能。

Large Language Models (LLMs) and Generative AI in Cybersecurity and Privacy: A Survey of Dual-Use Risks, AI-Generated Malware, Explainability, and Defensive Strategies

大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能在网络安全与隐私中的应用：两用风险、人工智能生成的恶意软件、可解释性及防御策略综述

Kiarash Ahi, Saeed Valizadeh

机构 * Virelya Intelligence Research Labs（Virelya智能研究实验室） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 综述大型语言模型和生成式人工智能在网络安全中的应用，涵盖两用风险等多方面。通过回顾众多资料及实际案例研究，给出负责任部署建议与安全路线图，为应对人工智能驱动的网络安全挑战提供关键参考。

Comments Invited survey paper. 10 pages, 5 figures, 2 tables

Journal ref IEEE 6th Silicon Valley Cybersecurity Conference (SVCC), San Francisco, CA, USA, 2025, pp. 1-10

Cast a Wider Net: Coordinated Pass@K Policy Optimization for Code Reasoning

撒更宽的网：面向代码推理的协调 Pass@K 策略优化

Yilong Li, Suman Banerjee, Tong Che

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA Research（英伟达研究） 纠错

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

AI总结 提出协调 Pass@K 策略优化 (CPPO)，通过规划器生成多种策略并协调求解器尝试，以解决代码生成中重复采样导致冗余推理路径的问题，在多个基准上显著提升 pass@4。

Comments Code reasoning; pass@K optimization; coordinated planning; verifiable rewards; strategy diversity

Watts This Smell: A Comprehensive Taxonomy of Software Energy Smells

一种经过验证的软件能耗异味分类

Mohammadjavad Mehditabar, Saurabhsingh Rajput, Tushar Sharma

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

AI总结 本文提出了一种全面的软件能耗异味分类，通过系统文献综述和雪球抽样，将320种低效模式分类为12种主要能耗异味和65种根本原因。通过实证验证，发现71%的样本存在多种共存的异味，内存相关异味的修复节能效果最高。

ATLAS: Automated HLS for DL-Optimized FPGAs

ATLAS：用于DL优化FPGA的自动化高级综合

Ruthwik Reddy Sunketa, Aman Arora

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究针对FPGA架构中加速DL推理的问题，提出ATLAS全自动流程，以高级DL模型描述为起点，利用GEMM作为通用抽象层，由hls4ml - GEMM和GEMM IP生成器组成，实现无需手动RTL设计的硬件实现，评估了11个DL设计。

Fog Computing and Large Language Models: A vision for mutual beneficiaries

雾计算与大型语言模型：互惠互利的愿景

Satish Narayana Srirama

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文探讨雾计算与大型语言模型（LLMs）如何相互受益，通过优化LLMs以适应雾基础设施，并利用LLMs的代码生成能力动态部署雾应用，综述了当前研究现状与未来方向。

Comments Paper accepted for publication at IEEE Computer Magazine. During the final editing, title changed slightly ("The" is removed). PDF now has final DOI

Journal ref IEEE Computer, ISSN: 0018-9162, 2026

What Makes a Good Bug Report for an AI Agent?

什么是适合人工智能代理的优质错误报告？

Lara Khatib, Noble Saji Mathews, Meiyappan Nagappan, Pengyu Nie, Thomas Zimmermann

专题命中 程序修复 ：program repair(abstract)；repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究自动化程序修复代理的优质错误报告，通过统计建模和受控消融分析发现，代理受益于具体可执行且定位好的信息，与人类优质报告有别，如自然语言重现步骤等对代理作用不大，不同模型处理缺失信息方式有差异。

Combining Type Inference and Automated Unit Test Generation for Python

结合Python的类型推断与自动单元测试生成

Lukas Krodinger, Stephan Lukasczyk, Gordon Fraser

专题命中 测试生成 ：unit test generation(title,abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究针对Python动态类型语言缺乏类型信息阻碍单元测试生成的问题，通过在Pynguin框架扩展类型跟踪，利用测试执行提取类型信息，实现推断参数类型、记录返回值类型并增加代码覆盖率，提升了分支覆盖率和变异分数。

AnyPoC: Universal Proof-of-Concept Test Generation for Scalable LLM-Based Bug Detection

AnyPoC：用于可扩展LLM基于Bug检测的通用证明-概念测试生成

Zijie Zhao, Chenyuan Yang, Weidong Wang, Yihan Yang, Ziqi Zhang, 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 测试生成 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI

AI总结 AnyPoC通过多代理框架生成可执行的证明-概念测试，以验证候选Bug报告，提升自动化Bug检测的实用性。

Terminus-4B: Can a Smaller Model Replace Frontier LLMs at Agentic Execution Tasks?

Terminus-4B：一个较小的模型能否在智能体执行任务中取代前沿大语言模型？

Spandan Garg, Vikram Nitin, Yufan Huang

机构 * Microsoft USA（微软公司） 纠错

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 研究智能体终端执行任务中较小模型能否取代前沿大语言模型。提出经监督微调及强化学习训练的Terminus-4B模型，评估发现其能减少主智能体令牌使用量约30%，不影响性能，还缩小与前沿模型差距甚至超越其性能。

Comments The current article involves some product IP issues and needs to be withdrawn and re-approved

Enhancing deep learning models for time series classification via knowledge distillation

通过知识蒸馏增强用于时间序列分类的深度学习模型

Javidan Abdullayev, Maxime Devanne, Jonathan Weber, Germain Forestier

机构 * IRIMAS, University of Haute Alsace（IRIMAS，法国高等教育高级阿列省大学） ； Faculty of IT, Monash University（信息技术学院，莫纳什大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究知识蒸馏用于时间序列分类的有效性，在FCN、Inception和ConvTran三种架构上评估，修改组件后在UCR Archive数据集测试，发现对中等复杂度学生模型效果最佳，不同模型经蒸馏有不同程度参数减少和性能提升，并提供实现代码。

Comments Published version. Open access under CC BY 4.0. 24 pages, 11 figures

Journal ref Knowledge and Information Systems, Volume 68, Article 215, 2026

Evaluating Static and Process Evidence for Code Authorship in Programming Education

评估编程教育中代码作者身份的静态和过程证据

Marek Horváth

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 研究编程教育中代码作者身份问题，通过任务感知评估对比不同环境，发现竞赛数据信号强，教育数据集弱，添加过程特征可提升其性能，表明过程模式能补充最终代码信号，模型适合作教师决策支持。

Simulstream: Open-Source Toolkit for Evaluation and Demonstration of Streaming Speech-to-Text Translation Systems

Simulstream：用于评估和演示流式语音到文本翻译系统的开源工具包

Marco Gaido, Sara Papi, Mauro Cettolo, Matteo Negri, Luisa Bentivogli

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究流式语音到文本翻译在评估上的问题，提出开源框架simulstream，支持长语音的增量和重新翻译解码，能进行质量和延迟评估及实时可视化比较，填补了相关统一解决方案的空白。

Evaluating SageMath-Augmented LLM Agents for Computational and Experimental Mathematics

评估用于计算和实验数学的SageMath增强型大语言模型智能体

Pavel Snopov, German Magai

机构 * The Sage Developers（Sage开发者团队） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦AI在数学领域进展，提出结合大语言模型推理与SageMath反馈的智能体设置，改进RealMath基准。实验表明该设置能提升模型性能，缩小模型差距，CAS增强型智能体在计算探索上有潜力，朝自动猜想发现迈进。

Comments 37 pages, 16 figures, accepted to 3rd AI for Math Workshop at ICML 2026

Beware of Agentic Botnets: Scalable Untargeted Promptware Attacks via Universal and Transferable Adversarial HalluSquatting

警惕智能体僵尸网络：通过通用且可转移的对抗性幻觉蹲点进行可扩展的无目标提示软件攻击

Aya Spira, Stav Cohen, Elad Feldman, Ron Bitton, Avishai Wool, Ben Nassi

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 研究针对实际威胁模型中无直接渠道时攻击者能否利用LLM应用的问题，提出对抗性幻觉蹲点技术，通过识别热门资源计算幻觉分布抢先注册对抗性提示，利用幻觉特性扩大无目标提示软件攻击范围并建立僵尸网络，实验证明该技术可行性及幻觉可转移性。

Comments Website: https://sites.google.com/view/agentic-botnets/home

Beyond Vintage Rotation: Bias-Free Sparse Representation Learning with Oracle Inference

超越传统旋转：基于神谕推理的无偏稀疏表示学习

Chengyu Cui, Yunxiao Chen, Jing Ouyang, Gongjun Xu

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 研究低维潜在表示学习中传统旋转方法缺乏有效推理保证的问题，提出基于潜在变量框架的无偏旋转方法，建立神谕推理性质，开发计算框架，为旋转估计量提供严格推理程序，实现有效且可解释的表示学习。

Finding and Understanding Miscompilation Bugs in the Solidity Compiler

在Solidity编译器中发现并理解错误编译漏洞

Bhargava Shastry

专题命中 程序分析与验证 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE、cs.PL

AI总结 研究旨在提高Solidity编译器质量，创建SolSmith工具。通过生成有效测试程序使编译器测试更严格，发现25个错误编译漏洞。还对这些漏洞进行定性和定量分析，揭示优化编译器的陷阱，为智能合约及用户减少潜在风险。

Comments 16 pages, 7 figures, 4 tables