代码大模型 / AI 编程

Exploring the Potential of Program Flowcharts on Code Generation Using Multimodal LLMs

利用多模态大语言模型探索程序流程图在代码生成中的潜力

Yuki Toi, Tao Xiao, Kazushi Tomoto, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei

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

AI总结 研究利用多模态大语言模型探索程序流程图对代码生成的潜力，通过从示例代码生成流程图并与问题陈述一起提供给模型进行代码生成实验，发现结合流程图可提升性能，不同细节程度的流程图效果有差异，还比较了与少样本学习的效果。

ARCANA: A Reflective Multi-Agent Program Synthesis Framework for ARC-AGI-2 Reasoning

ARCANA：用于ARC-AGI-2推理的反射式多智能体程序合成框架

Kunbo Zhang, Lei Fu, Zeyu Wang, Zijing Liu, Kejian Tong

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 ARCANA是用于ARC-AGI-2推理的多智能体框架，将任务分解为感知、假设生成等步骤，智能体通过可微黑板通信，由元控制器调度。其设计结合程序搜索与校正，提升了抽象转换任务的推理效率和解决方案质量。

The LLMbda Calculus: AI Agents, Conversations, and Information Flow

LLMlambda 计算：人工智能代理、对话与信息流

Zac Garby, Andrew D. Gordon, David Sands

机构 * University of Nottingham, UK（诺丁汉大学） ； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； The University of Gothenburg, Sweden（哥德堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种无类型的lambda计算模型，用于形式化描述和验证人工智能代理中对话和信息流的安全性。

Agentic Proof and Property-Based Testing via Property-Templates in Data-Intensive Computing

通过数据密集型计算中的属性模板进行智能体证明和基于属性的测试

Seongmin Lee, Yaoxuan Wu, Miryung Kim

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

AI总结 研究软件工程中意图规范和验证问题，提出用属性模板解决验证候选属性和实施PBT的子问题，设计智能体双轨验证框架，经评估该框架能提高证明成功率、减少幻觉、降低成本并提升代码覆盖，还能发现模型与实现差距。

Comments 12 pages, 7 figures, 4 tables; supplementary material included as ancillary file

Programmers Are Poor and Overconfident Judges of LLM-Generated Assertions

程序员是大型语言模型生成断言的糟糕且过度自信的评判者

Zhanna Kaufman, Yuriy Brun, Adithya Murali, Madeline Endres

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

AI总结 研究程序员评估大型语言模型生成断言的能力，通过实验发现程序员判断正确断言较准，判断错误断言较差，自然语言解释未带来整体益处，凸显帮助开发者评估机器生成可靠性工件的重要性。

Comments 10 pages, 6 figures

Improving Language Agents through BREW: Bootstrapping expeRientially-learned Environmental knoWledge

通过BREW改进语言智能体：引导式经验学习环境知识

Shashank Kirtania, Param Biyani, Priyanshu Gupta, Yasharth Bajpai, Roshni Iyer, Sumit Gulwani, Gustavo Soares

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Independent（独立研究者） ； Microsoft（微软） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 研究基于LLM的智能体无法从经验学习的问题，提出BREW框架，通过提炼交互轨迹成知识库、引入EG-MCTS算法及适应事后重标记等方法，在多基准测试中提升任务成功率并减少执行步骤，且知识库具有良好特性。

QAgent: An LLM-based Multi-Agent System for Autonomous OpenQASM programming

QAgent：一种基于大语言模型的用于自主OpenQASM编程的多智能体系统

Zhenxiao Fu, Lei Jiang, Yilun Xu, Gang Huang, Fan Chen

机构 * Zhenxiao Fu1, Lei Jiang1, Yilun Xu2, Gang Huang2, Fan Chen1（作者1、作者2、作者3、作者4、作者5） 纠错

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

AI总结 研究针对OpenQASM编程挑战提出QAgent，它是基于大语言模型的多智能体系统，集成规划、合成和校准工作流程，利用检索增强生成及多智能体推理确保正确性，在多模型评估中表现出色，证明集成对可靠量子程序生成很关键。

Programming-by-Example for Batch-Editing Collision Meshes in 3D Software

3D软件中用于批量编辑碰撞网格的示例编程

Gengyang Xu, Dongwei Xiao, Hengcheng Zhu, Yiteng Peng, Wei Meng, Shuai Wang, Shing-Chi Cheung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)

AI总结 针对3D软件中碰撞网格编辑难题，提出神经符号程序合成方法，将任务转化为例程编程问题，通过MeshForge工具实现，在6 hundred个碰撞网格的24个任务中评估，成功合成多数任务，平均所需演示次数和合成时间较少。