代码大模型 / AI 编程

What You See Is What You Get: Observation-Aligned Supervision for Chart-to-Code Generation

所见即所得：图表到代码生成的观察对齐监督

Tianhao Niu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

机构 * Research Center for Social Computing and Interactive Robotics（社会计算与交互机器人研究中心） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 研究图表到代码生成，指出用参考绘图脚本监督微调存在问题，引入观察对齐监督框架，用视觉观察约束量替代潜在原始数据目标，实验证明可提升可观察值恢复。

Security Tests as Executable Specifications for LLM Code Generation: Benefits, Trade-offs, and Coverage Limits

安全测试作为LLM代码生成的可执行规范：益处、权衡与覆盖范围限制

Yunhao Liang, Chengguang Gan, Ruixuan Ying, Hanjun Wei, Zhe Cui, Shiwen Ni

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

AI总结 该研究提出将安全测试作为LLM代码生成的可执行规范，开发SecTDD框架，通过多维度评估发现预先展示可见测试可提升联合成功率，结构化反馈修复效果更优但益处受多因素影响。

BashCoder-R1: Towards Robust and Explainable Bash Code Generation with Robustness-Aware Group Relative Policy Optimization

BashCoder-R1: 面向鲁棒且可解释的Bash代码生成——鲁棒感知组相对策略优化

Lei Yu, Peng Wang, Jia Xu, Jingyuan Zhang, Xin Wang, Jiajia Ma, Li Yang, Changzhi Deng, Zenghua Wang, Fengjun Zhang

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

AI总结 提出BashCoder-R1框架，结合持续预训练、长思维链监督微调和鲁棒感知组相对策略优化，在BashBench基准上实现高语法通过率、低鲁棒警告率和功能完整率，显著超越DeepSeek-V3.2。

Comments Accepted to ISSTA 2026

Generative AI use in Statistical Research: A Literature Review and Code Generation Case Study

生成式AI在统计研究中的应用：文献综述与代码生成案例研究

Natalie Morosin, Adel Ahmadi Nadi, Michael P. Wallace

专题命中 代码生成 ：code generation(title,abstract)

AI总结 本研究通过案例研究分析了ChatGPT-5和ScholarAI在统计研究的文献综述与代码生成中的应用，发现其需专业人员提示监督，可作为研究工具但无法替代专业方法论知识。

Is This Your Final Answer? Cross-Contextual Consistency as a Measure of LLM Credibility

这是你的最终答案吗？跨上下文一致性作为大语言模型可信度的度量

Siyang Wu, Yibo Jiang, Bryon Aragam

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出用跨上下文一致性（C3）度量大语言模型可信度，通过对比26个模型在6个基准上的原始与扰动提示生成结果，发现C3可作为互补评估维度与基准有用性诊断工具。

On Solomonoff Induction in Large Language Models and the Limits of Self-Improving: The Singularity Is Not Near Without Symbolic Model Synthesis

在大型语言模型中自我改进的极限：没有符号模型合成，奇点并不临近

Hector Zenil

机构 * Algorithmic Dynamics Lab（算法动力实验室） ； Department of Biomedical Computing（生物医学计算系） ； School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences（生物医学工程与成像科学学院） ； King’s Institute for AI（国王人工智能研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Oxford Immune Algorithmics（牛津免疫算法公司） ； Oxford University Innovation（牛津大学创新中心） ； London Institute for Healthcare Engineering（伦敦医疗工程研究所） 纠错

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

AI总结 研究指出大型语言模型在缺乏外部信号时自我改进会退化，提出神经符号整合方法以突破这一限制。

Comments 31 pages. Update: DPI and Levin's non-growth is not violated explanation when it comes to finite learners

INSIDE the Student's Mind: Jointly Modeling Latent Reasoning and Action in LLM Student Simulators

洞察学生的思维：在LLM学生模拟器中联合建模潜在推理与行动

Rose Niousha, Minwoo Kang, Narges Norouzi

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM学生模拟器仅复现学生行动却未捕捉其潜在推理的问题，提出INSIDE框架，通过在配对思考轨迹与行动上微调LLM，提升了模拟行动保真度与推理对齐度，最高对齐度达57.9%。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

InternAgentHarness: A Scalable Synthetic Environment for Enhancing LLM Agentic Abilities

InternBootcamp 技术报告：通过可验证的任务扩展提升大语言模型推理能力

Xiaozhe Li, Yongkang Chen, Shujian Deng, Peiji Li, Yichuan Ma, Huaxi Huang, Qiye Cai, Tianyi Lyu, Le Ma, Linyang Li, Qipeng Guo, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出InternBootcamp框架，通过可验证的任务扩展方法提升大语言模型的推理能力，为基于强化学习的模型优化、合成数据生成和模型评估提供了基础设施。

Comments InternAgentHarness tech report