代码大模型 / AI 编程

Program Semantic Inequivalence Game with Large Language Models

基于大语言模型的程序语义不等价博弈

Antonio Valerio Miceli-Barone, Vaishak Belle, Ali Payani

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Cisco Systems（思科系统） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于语义不等价博弈（SInQ）的方法，通过生成器与评估器智能体半对抗训练合成代码推理数据，在跨语言漏洞检测等基准上显著提升LLMs的代码语义理解能力。

Ortho2CAD: 3D CAD generation from orthographic drawings using vision language models

Ortho2CAD：使用视觉语言模型从正投影图生成3D CAD

Aditya Joglekar, Amit Regmi, Kenji Shimada, Levent Burak Kara

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究旨在解决工程设计中从正投影图到3D CAD模型转换的问题，核心方法是利用视觉语言模型Ortho2CAD，通过监督微调与强化学习训练，借助绘图生成器实现大规模学习，主要贡献是代码有效率高且3D CAD精度超基线。

Optimizing Expert-Designed Crystal Graph Networks for Band-Gap Prediction with an Autonomous LLM Research Loop

利用自主LLM研究循环优化专家设计的晶体图网络用于带隙预测

Chenmu Zhang, Boris I. Yakobson

机构 * Department of Materials Science and NanoEngineering（材料科学与纳米工程系） 纠错

专题命中 代码评测 ：coding agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一个自主LLM研究循环，在MatBench带隙基准上构建了无需外部预训练的最准确模型，超越了所有17个专家设计模型，通过实现元素对特征和空间群嵌入等已知方法。

Causal Agent based on Large Language Model

基于大语言模型的因果智能体

Kairong Han, Kun Kuang, Ziyu Zhao, Junjian Ye, Fei Wu

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对LLM难以处理因果问题的挑战，提出Causal Agent框架，构建CausalTQA基准，实验显示其在多层级因果问题及真实数据集上性能优于SOTA。

Persistent Recursive Worlds Enable Autonomous Software Evolution

持久递归世界支持自主软件演化

Beichen Huang, Zhenyu Liang, Bowen Zheng, Ran Cheng

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

AI总结 该研究提出 Genesis 框架，以持久递归世界替代持久智能体，成功构建 C 编译器、重实现 MESA 模块，实现长周期软件开发并获显著性能提升。

ReCodeAgent: A Multi-agent Workflow for Language-Agnostic Translation and Validation of Large-Scale Repositories

ReCodeAgent：一种多智能体工作流用于语言无关的大规模仓库翻译与验证

Ali Reza Ibrahimzada, Brandon Paulsen, Daniel Kroening, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 ReCodeAgent通过多智能体方法实现大规模仓库代码翻译与验证的语言无关性，提升翻译正确率并降低成本，验证其效率和设计影响。

Comments Published in ASE 2026

REVERE: Reflective Evolving Research Engineer

REVERE：面向科学工作流的反思性进化研究工程师

Balaji Dinesh Gangireddi, Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

机构 * TCS Research（TCS研究） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 REVERE通过全局训练上下文学习和反思优化框架，提升科研编码任务性能，实现4.50%、3.51%和4.89%的提升。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026