代码大模型 / AI 编程

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

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。

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。

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。

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

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