代码大模型 / AI 编程

GenOS: Compositional Certificates for Semantic Robustness in AI Code Generation

GenOS：AI代码生成中语义鲁棒性的组合式证书

Corrado Priami

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

AI总结 GenOS是针对AI代码生成语义鲁棒性的概率操作语义，通过马尔可夫核与等价关系确保工作流中组件替换的安全性，经实验验证其鲁棒性界与兼容性可测性。

Pattern over Pixels: Measuring Pattern Completion Bias in Multimodal Code Generation

像素上的模式：测量多模态代码生成中的模式完成偏差

Khai-Nguyen Nguyen, Oscar Chaparro, Antonio Mastropaolo

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

AI总结 该研究针对多模态代码生成中存在的模式完成偏差问题，构建了首个视觉模式完成偏差基准，评估发现前沿MLLMs均存在严重偏差，且偏差与视觉显著性密切相关。

Comments 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering

Route-Align-Verify for Functional Correctness in Code Generation

用于代码生成功能正确性的Route-Align-Verify

Erxue Zhou, Jingxiang Meng, Aofan Liu

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

AI总结 本文提出RAV框架，通过Route、Align、Verify三阶段协同优化，在不修改骨干模型的情况下，于MBPP基准上实现代码生成功能正确性的显著提升，性能优于基础模型。

CodeAssay: A Multi-Metric Benchmark with Audited Ground Truth for LLM Code Generation

CodeAssay：带有审计基准真值的多指标大语言模型代码生成基准

Shahbaz Siddeeq, Muhammad Waseem, Umar Subhan Malhi, Pekka Abrahamsson

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

AI总结 本文提出CodeAssay基准，涵盖185个Python任务，结合多类测试与度量，经审计后发现模型正确性标签有9.0%变化，且验证了多类LLM代码生成的评估特性。

Automated Visualization Code Synthesis via Multi-Path Reasoning and Feedback-Driven Optimization

通过多路径推理和反馈驱动优化实现自动化可视化代码合成

Wonduk Seo, Daye Kang, Hyunjin An, Taehan Kim, Soohyuk Cho, Seungyong Lee, Minhyeong Yu, Jian Park, Yi Bu, Seunghyun Lee

机构 * AI Research, Enhans, Seoul, South Korea Innovation \& Technology, KAIST, Daejeon, South Korea Department of Computer Science, University of California, Berkeley, CA, United States Department of Electrical 纠错

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

AI总结 VisPath通过多路径推理和反馈驱动优化，提升自动化可视化代码生成的可靠性与准确性。

Comments Accepted by International Conference on Pattern Recognization (ICPR 2026)

Journal ref Pattern Recognition. ICPR 2026. Lecture Notes in Computer Science, vol 16812. Springer, Cham

IR2Solve: Structured Intermediate Representations for Cost-Efficient Optimization Autoformulation

IR2Solve：面向成本高效优化自动建模的结构化中间表示

Penglin Zhu, Linhai Zhang, Jungang Xu, Xinchi Wei, Xiuqi Wu

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

AI总结 IR2Solve以结构化中间表示为核心构建优化自动建模流水线，仅用1次LLM语义调用，在保证目标函数正确性的同时大幅降低推理成本，性能优于Chain-of-Experts和SAC-Opt等系统。

Comments 17 pages, 3 figures, 13 tables

LEAP: Lean Environment-Feedback via Adaptive Pruning for Code RL in GPU Kernel Generation

LEAP：面向GPU内核生成的代码强化学习的自适应剪枝轻量环境反馈框架

Tankun Li, Zhi Chen, Yaohua Tang

机构 * Moore Threads（摩尔线程） 纠错

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

AI总结 LEAP是针对GPU内核生成的代码强化学习框架，通过难度条件剪枝与基于排名的奖励公式解决低级代码RL的信号稀疏性等问题，收敛更快且性能更优。

AgentModernize: Preserving Business Logic in Legacy Modernization with Multi-Agent LLMs and Behavioral Specification Graphs

AgentModernize: 通过多智能体LLM和行为规范图在遗留系统现代化中保留业务逻辑

Sheikh Nazib Ahmed, Marnim Galib

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

AI总结 本文提出AgentModernize框架，通过多智能体系统和行为规范图来保留业务逻辑，解决传统方法在遗留系统现代化中丢失隐含规则和交叉模块约束的问题，实验表明该方法在多个场景中表现优异。

Comments 10 pages, 8 tables, 1 figure