代码大模型 / AI 编程

Bridging Behavior and Implementation: Automated Java Glue Code Generation for Behavior-Driven Development

架起行为与实现的桥梁：用于行为驱动开发的自动化Java胶水代码生成

Xinyu Shi, Zhou Yang, An Ran Chen

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

AI总结 研究针对行为驱动开发中胶水代码开发维护难题，提出分层多智能体框架AutoGlue，遵循行为优先工作流程。经实验评估，相比少样本提示，其在代码生成指标上有显著提升，能有效连接行为规范与项目代码，支持软件开发。

Recursive Program Synthesis from Sketches and Mixed-Quantifier Properties

从混合量词属性中递归程序合成

Derek Egolf, Stavros Tripakis

专题命中 代码生成 ：program synthesis(title)

AI总结 本文提出了一种基于反例引导和预防性剪枝的递归程序合成方法，通过斯科伦化将混合量词问题转化为$\forall^*$-合成问题，提升合成效率。

EvoThink: Evolving Thinking in Large Reasoning Models via Self-Pruning and Aha-Moment Preference Optimization

EvoThink：通过自剪枝和顿悟时刻偏好优化在大型推理模型中进化思维

Xinbang Dai, Zheyu Xin, Huikang Hu, Lin Ren, Rihui Jin, Guohui Xiao, Guilin Qi, Kuicai Dong, Zhaocheng Du, Yuyang Zhang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Noah’s Ark Lab（诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对大型推理模型过度思考问题，提出EvoThink框架，含自剪枝训练和顿悟时刻偏好优化两个关键组件，能减少冗余验证、探索新推理路径，经评估可提高推理效率与能力。

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