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/