代码大模型 / AI 编程

Design-Specification Tiling for ICL-based CAD Code Generation

基于ICL的CAD代码生成的Design-Specification Tiling设计

Yali Du, San-Zhuo Xi, Hui Sun, Ming Li

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, School of Artificial Intelligence, Nanjing University（新型软件技术国家实验室，人工智能学院，南京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DST方法，通过量化知识充分性提升CAD代码生成质量，优于现有ICL示例选择策略。

FairCoder: Probing LLM Bias in High-Stakes Decision Making via Coding Tasks

FairCoder：通过编码任务探究高风险决策中语言模型的偏差

Yongkang Du, Jen-tse Huang, Jieyu Zhao, Lu Lin

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 研究通过FairCoder基准将决策制定设为编码任务，探究LLMs在多领域的偏差，针对现有指标不足提出FairScore指标，经实验揭示了此前未充分探索的偏差模式，凸显LLMs作决策代理的风险并提供评估框架。

1D-Bench: A Benchmark for Iterative UI Code Generation with Visual Feedback in Real-World

1D-Bench: 一个用于具有实时反馈的现实世界迭代UI代码生成的基准

Qiao Xu, Yipeng Yu, Chengxiao Feng, Xu Liu

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

AI总结 1D-Bench通过现实电商工作流提供迭代UI代码生成基准，测试模型在中间表示缺陷下的鲁棒性，实验表明迭代编辑能提升渲染成功率和视觉相似性。

Test-Time Learning with an Evolving Library

测试时学习与进化库

Weijia Xu, Alessandro Sordoni, Chandan Singh, Zelalem Gero, Michel Galley, Xingdi Yuan, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 EvoLib通过维护知识库实现大语言模型在不同实例间积累和进化知识，无需参数更新或外部监督，提升数学推理、代码生成等任务性能。

GameEngineBench: Evaluating Coding Agents on Real C++ Runtime Environments

GameEngineBench：在真实C++运行时环境中评估编码智能体

Brian La, Sejoon Chang, Ben Kim, Junyoung Bae, Aamish Ahmad Beg, Sei Chang, Gonzalo Gonzalez-Pumariega, Kanav Goyal

机构 * Nitrode ； Nexon Intelligence Labs ； Dartmouth University（达特茅斯大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；分类 cs.SE、cs.CL

AI总结 研究利用GameEngineBench在虚幻引擎5项目中评估编码智能体，核心方法是构建来自九个真实游戏仓库的基准测试集，主要贡献是揭示智能体在实时交互软件的C++开发中面临挑战，凸显游戏引擎基准测试的价值。

Panoramic Scene Understanding: A Survey from Distortion-Aware Engineering to Sphere-Native Modeling

全景场景分析：从畸变感知工程到球面原生基础建模的综述

Qinfeng Zhu, Lei Fan

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文综述全景场景分析从投影适应、畸变感知工程到球面原生建模的演进，指出当前方法无法同时实现严格球面等变性和重用预训练基础模型权重，并揭示评估协议中的五个系统性缺陷。

VulWeaver: Weaving Broken Semantics for Grounded Vulnerability Detection

VulWeaver: 修补断裂语义以实现基于事实的漏洞检测

Yiheng Cao, Yihao Chen, Xin Hu, Bihuan Chen, Jiayi Deng, Zhuotong Zhou, Susheng Wu, Yiheng Huang, Xueying Du, Xingman Chen, Miaohua Li, Xin Peng

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

AI总结 VulWeaver通过整合确定性规则与LLM语义推理构建增强依赖图，提取完整漏洞上下文，利用元提示和专家指南提升LLM推理能力，实验显示其在PrimeVul4J数据集上F1得分达0.75，优于现有方法。

Mechanistic Evidence for Preserved-but-Misaligned Representations in Non-IID FedAvg

非独立同分布联邦平均中保留但未对齐表示的机制证据

Muhammad Haseeb, Salaar Masood, Muhammad Abdullah Sohail, Mohammad Fatim Shoaib, Muhammad Tahir

机构 * Lahore University of Management Sciences（拉瓦尔大学管理科学学院） 纠错

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

AI总结 研究非独立同分布FedAvg性能下降原因，通过在稀疏客户端训练视觉模型中结合多种分析方法，发现其性能下降不能仅用表示擦除解释，还因保留内部结构与最终预测路径未对齐。

Comments 18 pages

Control-Oriented System Identification: Classical, Learning, and Physics-Informed Approaches

面向控制的系统辨识：经典、学习及物理信息方法

S. Sivaranjani, Yuanyuan Shi, Nikolay Atanasov, Thai Duong, Jie Feng, Tim Martin, Yuezhu Xu, Vijay Gupta, Frank Allgöwer

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 综述面向控制的系统辨识方法，涵盖经典、机器学习及物理信息方法。通过将系统辨识与控制相关或物理信息特性结合，以优化问题形式强化特性，综述相关方法并给出示例，还指出未来研究挑战方向。

Comments Accepted for publication in the Annual Reviews in Control, 2026

Coherent error induced phase transition

相干误差诱导的相变

Hanchen Liu, Xiao Chen

专题命中 其他AI编程 ：code model(abstract)

AI总结 研究量子稳定子码在相干单元误差下的逻辑信息稳定性，发现临界误差阈值下逻辑态保持不变，超过阈值则逻辑态改变，导致纠错失效。

Comments Fixed notations and figures