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