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

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

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。

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