代码大模型 / AI 编程

P$^{3}$: Joint Program-and-Proof Planning for Verified Code Generation

P³：用于验证代码生成的程序与证明联合规划

Zenan Li, Ziran Yang, Peiyang Song, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang

机构 * Apodex ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Caltech（加州理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 P³是一种用于验证代码生成的程序与证明联合规划的LLM智能体工作流，在三个基准上的求解率优于基线，还降低了API成本与运行时间。

FronTalk: Benchmarking Front-End Development as Conversational Code Generation with Multi-Modal Feedback

FronTalk: 以多模态反馈进行对话式代码生成的前端开发基准测试

Xueqing Wu, Zihan Xue, Da Yin, Shuyan Zhou, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng, Yeming Wen

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出FronTalk基准，通过多轮对话和多模态反馈（文本与视觉指令）评估前端代码生成，发现模型存在遗忘和视觉反馈理解困难，提出AceCoder方法有效减少遗忘并提升性能。

Comments CoLM 2026

Pseudo2CodeQA: A Benchmark for LLM-Based Structured Algorithmic Reasoning in Code Generation

Pseudo2CodeQA：面向基于大语言模型的代码生成中结构化算法推理的基准测试

Shadikur Rahman, Umme Ayman Koana, Syed Muhammad Danish

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

AI总结 本文提出Pseudo2Code基准测试及Pseudo2Code Agentic Framework，实验表明该框架性能优于现有基线，验证了结构化伪代码对代码生成的提升作用。

Comments 8 pages, 3 figures

SiriusDeliver: Automating Data Warehouse Delivery at Tencent

SiriusDeliver：腾讯的数据仓库交付自动化方案

Haining Xie, Xiaokai Zhou, Jiaming Yang, Siqi Shen, Ziwei Wang, Yifeng Zheng, Tengyue Xu, Yipeng Shi, Zefang Zong, Yang Li, Peng Chen, Jie Jiang, Debiao He, Xiao Yan, Jiawei Jiang

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

AI总结 腾讯提出SiriusDeliver端到端交付自动化智能体，集成三类组件，经离线实验和腾讯云WeData大规模部署验证，可显著提升DW交付的成功率、效率，缩短交付时间与工程师工作量。

Comments 13 pages, 13 figures, 3 tables. Under submission

Optimizing CUDA like a Human: Micro-Profiling Tools as Expert Surrogates for LLM-Based GPU Kernel Optimization

像人类一样优化CUDA：微剖析工具作为基于LLM的GPU内核优化的专家替代品

Jiading Gai, Shuai Zhang, Kaj Bostrom, Jin Huang, Vihang Patil, Haoyang Fang, Bernie Wang, Huzefa Rangwala, George Karypis

机构 * Amazon（亚马逊） ； Siemens（西门子） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出KernelPro闭环多智能体系统，通过LLM代码生成与硬件剖析反馈及可插拔瓶颈检测工具迭代优化GPU内核，在KernelBench上实现2.42x/4.69x/5.30x加速比，并首次兼顾能效优化。

Parameter Exploration for RLVR via Variational Learning

基于变分学习的RLVR参数探索

Vatsal Venkatkrishna, Nico Daheim, Iryna Gurevych

机构 * INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（INSAIT，圣克莱门特奥赫里德斯基索非亚大学） ； National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（ATHENE国家应用网络安全研究中心） 纠错

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

AI总结 本文针对LLM强化学习的探索问题，提出参数空间探索思路，引入3PO方法，在OLMo-3-1025-7B等模型的数学推理等任务上，以相近计算成本相比GRPO提升性能，减少训练中的异常分组与轨迹。

MetaLint: Easy-to-Hard Generalization for Code Linting

MetaLint: 代码检查的易到难泛化

Atharva Naik, Lawanya Baghel, Dhakshin Govindarajan, Darsh Agrawal, Yiqing Xie, Daniel Fried, Carolyn Rose

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 MetaLint通过元学习框架将代码检查转化为指令遵循任务，能根据自然语言规范评估代码是否符合最佳实践，实现无需重新训练的泛化能力，且在不同编程语言和场景中表现优异。

Revision or Re-Solving? Decomposing Second-Pass Gains in Multi-LLM Pipelines

修订还是重新解决？多LLM流水线中第二轮收益的分解

Jingjie Ning, Xueqi Li, Chengyu Yu

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文通过控制实验分解多LLM流水线的第二轮收益，发现其收益取决于任务结构、草稿质量和信息类型，不同任务需不同策略。

Comments In Proceedings Of COLM 2026

Routesplain: Towards Faithful and Intervenable Routing for Software-related Tasks

Routesplain：面向软件相关任务的可信赖且可干预的路由方法

Adam Štorek, Vikas Upadhyay, Marianne Menglin Liu, Daniel W. Peterson, Anshul Mittal, Sujeeth Bharadwaj, Fahad Shah, Sujith Ravi, Dan Roth

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Oracle AI 纠错

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

AI总结 Routesplain是首个面向软件相关任务的LLM路由工具，通过提取可解释概念路由，在8项软件任务上的16种LLM中，其性能优于单个模型且不逊于黑盒基线，可提升响应质量并降低成本。

Comments Accepted to COLM 2026

Consilience for Verifier-Free Test-Time Scaling

无验证器的测试时扩展的一致性方法

Lecheng Kong, Like Hui, Haitao Mao, Jun Huan

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

AI总结 本文针对现有基于置信度的无验证器测试时扩展（VF-TTS）方法在复杂任务上失效的问题，提出一致性（consilience）框架，通过评估置信度时间不对称性提升LLM推理性能，在数学和代码生成任务上优于基线。

WDL-OPD: Weak-Driven On-Policy Distillation via Mixture-Constrained Co-Training

WDL-OPD：基于混合约束协同训练的弱驱动在线策略蒸馏

Zehao Chen, Gongxun Li, Tianxiang Ai, Yifei Li, Zixuan Huang, Wang Zhou, Tao Huang, Fuzhen Zhuang, Xianglong Liu, Jianxin Li, Deqing Wang, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信天翼云） 纠错

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

AI总结 该研究提出WDL-OPD混合约束协同训练方法，在Qwen3 17亿和40亿参数实验中，于四个规模-领域设置里获最强学生检查点，提升MATH500准确率，稳定代码生成表现，支持稳定性假设。

Proxy OPD: On-Policy Distillation with Transferable Relative Proxy Update

代理探索与可重用引导：基于代理引导更新信号的模块化大语言模型训练后范式

Daocheng Fu, Rong Wu, Yu Yang, Jianbiao Mei, Licheng Wen, Pinlong Cai, Xuemeng Yang, Yong Liu, Botian Shi, Yu Qiao

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

AI总结 研究针对大语言模型训练后优化信号耦合问题，提出PUST框架，通过代理模型探索、提取并传输相对改进信号，解耦更新信号探索与分布对齐，减少计算开销，支持异步处理与跨模型转移，提升训练后范式的模块化、可重用性与效率。

Themis: Training Robust Multilingual Code Reward Models for Flexible Multi-Criteria Scoring

Themis: 训练鲁棒的多语言代码奖励模型以实现灵活的多标准评分

Indraneil Paul, Goran Glavaš, Iryna Gurevych

机构 * UKP Lab, TU Darmstadt and National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE（UKP实验室，德累斯顿理工大学及应用网络安全国家研究中心ATHENE） 纠错

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

AI总结 本文提出Themis-CodeRewardBench基准，评估多语言多标准代码奖励模型，训练了Themis-RM系列模型，展示了其在多语言迁移和多标准训练中的优势。

StitchCUDA: An Automated Multi-Agents End-to-End GPU Programing Framework with Rubric-based Agentic Reinforcement Learning

StitchCUDA：一种基于规则的多智能体端到端GPU编程框架与基于代理的强化学习

Shiyang Li, Zijian Zhang, Winson Chen, Yuebo Luo, Mingyi Hong, Caiwen Ding

机构 * Department of Computer Science\&Engineering, University of Minnesota-Twin Cities, Minnesota, USA ； Department of Electrical Engineering, University of Minnesota-Twin Cities, Minnesota, USA 纠错

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

AI总结 StitchCUDA通过基于规则的多智能体强化学习，实现了端到端GPU编程的高效生成与验证，显著提升了性能和准确性。

Contamination Means Overestimation? A Fine-Grained Empirical Study in Code Intelligence

重新审视数据污染在代码智能中的影响

Zhen Yang, Hongyi Lin, Yifan He, Junqi Wang, Zeyu Sun, Shuo Liu, Jie Xu, Pengpeng Wang, Zhongxing Yu, Qingyuan Liang

机构 * Shandong University（山东大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of sciences（中国科学院软件研究所） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文重新审视了数据污染对代码智能模型的影响，发现不同模型在不同污染场景下的表现差异显著，挑战了污染必然导致性能高估的传统观点。

Activation Probes Surface Code-Security Signals that the Model's Output Misses

激活探针：挖掘模型输出遗漏的表面代码安全信号

Ivan Wiryadi

专题命中 代码生成 ：coding agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出用线性探针分析开源审查器模型的激活值，发现其携带了仅通过模型提示无法获取的代码安全信号，可有效区分有漏洞与修复后的函数。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted at the TAIGR workshop, ICML 2026

Refined^2 Environment Classifiers

改进型^2环境分类器

Yuito Murase, Atsushi Igarashi

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

AI总结 本文针对带可变状态的MetaML风格多阶段编程，提出改进型环境分类器类型系统，排除有害作用域外溢，实现多级代码生成等功能，在Rocq中完成实现与机械化证明。

From Interface to Inference: Eliciting Any-Order Inference from Any-Order Models

从接口到推理：从任意阶模型中引出任意阶推理

Seunggeun Kim, Jaeyeon Kim, Taekyun Lee, Yuyuan Chen, Yilun Du, Sham Kakade, Sitan Chen

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对离散推理任务的任意阶推理需求，提出两种掩码扩散改进方法，训练对应模型验证了方法可诱导任意阶推理行为并提升下游性能。

RankGuide: Tensor-Rank-Guided Routing and Steering for Efficient Reasoning

RankGuide: 张量秩引导的路由与引导以实现高效的推理

Jiayi Tian, Yupeng Su, Ryan Solgi, Souvik Kundu, Zheng Zhang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Intel Labs（英特尔实验室） 纠错

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

AI总结 RankGuide通过张量秩引导的路由与引导提升小推理模型与大推理模型的协作效率，减少推理延迟并提高准确性。

On the Effect of Sampling Diversity in Scaling LLM Inference

在LLM推理扩展中采样多样性的影响

Tianchun Wang, Zichuan Liu, Yuanzhou Chen, Jonathan Light, Weiyang Liu, Haifeng Chen, Xiang Zhang, Wei Cheng

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Rensselaer Polytechnic Institute（罗切斯特理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） 纠错

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

AI总结 本文研究了在LLM推理扩展中采样多样性对性能的影响，通过理论和实验证明多样化的采样能提升模型表现，并在不同任务中实现了显著的增益。

Comments 31 pages

Exact DC Representation of Multi-Tier Offloading Product in SAGINs via Quantifier Elimination

基于量词消去的SAGIN中多层卸载乘积的精确DC表示

Minh-Tuong Nguyen, Vo Phi Son

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 针对SAGIN任务卸载的非凸规划问题，通过量词消去得到精确DC表示，结合CCP实现SOCP可解，较SGP提速8.9倍且达近全局解。