代码大模型 / AI 编程

Understanding and Improving Model Editing for Secure Code Generation

理解与改进用于安全代码生成的模型编辑

Weifeng Sun, Quanjun Zhang, Yuchen Chen, Chengran Yang, Gou Tan, David Lo

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

AI总结 本研究系统探究模型编辑用于安全代码生成，提出SafeEdit方法缓解模型编辑的安全与功能权衡，其与CoSec结合可提升安全代码生成性能。

Comments ISSTA 2026

Towards Assurance Closure in AI-Native Large-Scale Agile Software Development

面向AI原生大规模敏捷软件开发中的保证闭合

Ricardo Britto

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

AI总结 针对AI原生大规模敏捷软件开发中保证推理机器可操作的缺口，提出基于共享语义保证层的高层架构及六项对应能力，以实现保证闭合。

How Reasoning Shapes Social Bias in LLM-Generated Code?

推理如何塑造大语言模型生成代码中的社会偏见？

Weifeng Sun, Jieke Shi, Zhou Yang, Yuchen Chen, Hongyan Li, Meng Yan, David Lo

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

AI总结 该研究首次系统探究基于推理的代码生成中的社会偏见，发现推理可降低偏见但会影响代码质量，进而提出ProbeDebias框架，有效检测并缓解代码偏见，同时保持较高质量。

Comments ASE 2026

Symbolic Graphics Programming with Large Language Models

基于大语言模型的符号图形编程

Yamei Chen, Haoquan Zhang, Yangyi Huang, Zeju Qiu, Kaipeng Zhang, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文针对大语言模型生成符号图形程序（SGP）能力不足的问题，提出带可验证奖励的强化学习方法，在Qwen-2.5-7B上实现与前沿系统相当的SVG生成性能，揭示SGP是跨模态 grounding 的有效视角。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research. (32 pages, 12 figures.) This version refines the paper structure, adds experimental results. Project page: https://spherelab.ai/SGP-Gen/

Bootstrapping Coding Agents: The Specification Is the Program

通过代码代理进行 Bootstrap：规范即程序

Martin Monperrus

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 研究通过代码代理实现自我提升，基于规范重新实现程序，体现元循环属性，强调规范的重要性。

Comments To appear in IEEE Software

Journal ref IEEE Software, 2026

DiDPO: Diff-in-Diff Policy Optimization for Coding Agent Training

DiDPO：用于编码智能体训练的差异内差异策略优化

Xucong Wang, Zhe Zhao, Liheng Yu, Di Wu, Xiaofeng Cao, Pengkun Wang

机构 * University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Suzhou Institute for Advanced Research, USTC（中国科学技术大学苏州高等研究院） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 针对编码智能体训练的细粒度信用分配难题，提出DiDPO方法，在Qwen2.5-7B-Coder上性能超可比方法10%以上，开源了支持多种RL方法的verl-code代码库。

Comments 16 pages, 6 figures, work in progress

Coupling Planning with Episodic Memory in LLM Agents for Software Issue Resolution

在软件问题解决的大语言模型智能体中耦合规划与情景记忆

Jiahao Zhang, Yifan Zhang, Yu Huang

专题命中 软件智能体 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出PMCoder智能体，通过双向耦合分层阶段规划器与情景记忆解决软件问题，在SWE-bench Verified等数据集上显著提升问题解决能力，且性能可迁移至其他场景。

Comments 12 pages, 5 figures

TokTier: Exact Stateful CPU+GPU Tokenization for Agentic LLM Serving

TokTier：面向智能体大语言模型服务的精确有状态分词方案

Zhenyu Zhang, Zhichao Cao

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出TokTier，一种面向智能体LLM服务的精确有状态分词方案，通过增量修复、GPU加速分词等技术，将首次令牌生成时间降低16%-34%，饱和请求速率提升至1821次/秒，性能远超现有方案。

Comments 26 pages. Code: https://github.com/asu-idi/toktier

GRM: Utility-Aware Jailbreak Attacks on Audio LLMs via Gradient-Ratio Masking

GRM：通过梯度比掩码实现音频大语言模型的效用感知越权攻击

Yunqiang Wang, Hengyuan Na, Di Wu, Miao Hu, Guocong Quan

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） 纠错

专题命中 测试生成 ：repository(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GRM框架，通过频率选择性扰动在音频大语言模型中实现效用感知的越权攻击，实验表明其在攻击成功率与效用平衡方面优于基线方法。

Comments Accpeted by MM 2026

CyberForge: Verified Vulnerability Injection at Repository Level for Cybersecurity Agent Training

CyberForge：用于网络安全智能体训练的、基于代码仓库级别的经验证漏洞注入框架

Amine Lbath, Manan Suri, Aurelien Delaitre, Vadim Okun, Massih-Reza Amini, Ram D. Sriram, Dinesh Manocha

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

AI总结 本研究提出CyberForge框架，通过向真实C/C++项目注入漏洞生成经验证的代码仓库级安全训练数据，微调后可提升智能体在SEC-bench和PatchEval上的漏洞修复性能。

SkillTrace: Multi-Trace Provenance Auditing for LLM-Agent Skill Reuse

SkillTrace：面向LLM智能体技能复用的多溯源审计

Jialuo Chen, Minghe Wang, Lingqi Jiang, Jianan Ma, Xinhao Deng, Xiaohu Du, Ruixiao Lin, Yunhao Feng, Linkang Du, Jingyi Wang

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

AI总结 本文提出SKILLTRACE框架，通过提取三种溯源审计LLM智能体技能复用，在SKILLTRACE-BENCH上取得高指标，野外审计显示其能生成更具操作性的复用审查队列。

F(AI)2R: Who Did What, and Who Checked? Verifiable AI Provenance as an Executable Skill

F(AI)2R：谁做了什么，谁进行了检查？可验证的人工智能溯源作为一项可执行技能

Florian Krebs

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

AI总结 研究将F(AI)2R实验的溯源模型扩展为aiprov，涵盖任何含人工智能工件。方法被打包为可执行技能，由人工智能代理操作，能解析操作员身份，把关图一致性并发布论文版本，以自身为例展示溯源记录。

Certified Interpolation Oversampling: Per-Instance Safety Guarantees for Imbalanced Learning

带安全认证的插值过采样：不平衡学习中针对单个样本的安全保证

Pankaj Yadav, Vivek Vijay

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

AI总结 本文提出带安全认证的插值过采样（CISO）框架，为不平衡学习生成带安全属性的样本，在多数据集实验中表现与SMOTE相当且无评估失败，揭示了保真度与安全的连续权衡关系。

Comments 39 pages

Squarefree numbers in short intervals: explicit and formalized

短区间中的无平方因子数：显式结果与形式化

Mayank Pandey

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 作者将短区间无平方因子数的相关结果显式化并在Lean 4中形式化，给出了特定参数下的误差界，阐述了指数显式化及形式化的相关工作。

Comments 4 pages

Search for neutrino emission from blazar $γ$-ray flares accounting for possible neutrino time delays

搜寻与blazar γ射线暴相关的高能中微子辐射，考虑中微子可能的时间延迟

Egor Podlesnyi, Foteini Oikonomou

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 该研究通过分析中微子与γ射线暴的时间延迟，探索blazar高能中微子辐射的可能性。

Comments 16 pages (11+5), 12 figures (9+3), 7 tables (2+5); published in the Open Journal of Astrophysics

Journal ref OJA, 9, 10.33232/001c.166774 (2026)

Source-Free Detection and Impact Analysis of Compiler Optimization Problems in Mobile Applications

移动应用中编译器优化问题的无源检测与影响分析

Han Hu, Xiaoheng Xie, Bo Sun, Jian Gu, Gang Fan, Li Li

专题命中 程序分析与验证 ：repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 提出无源框架OptDetect，直接从二进制文件检测编译器优化问题，无需源码或构建元数据，准确率达93.0%，发现30.5%的库使用低优化级别，修复后CPU指令减少10-63%。