代码大模型 / AI 编程

Do Influence Tactics Matter? Investigating Prompt Framing Effects in LLM Code Generation

影响策略重要吗？研究大语言模型代码生成中的提示词框架效应

Alex Deaconu, Anubhav Gupta, Manaal Basha, Nicholas Haydu, Gema Rodríguez-Pérez

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

AI总结 本研究首次大规模实证探究基于心理学的影响策略诱导的提示词框架对LLM代码生成的影响，发现强调紧迫性的框架会降低代码正确性与安全性，为设计人机交互提供实践见解。

Comments Accepted for publication in Empirical Software Engineering. This is the accepted manuscript version. 37 pages, 3 figures

Journal ref Empirical Software Engineering 32 (2026) 13

GraphAlignCoder: Aligning Program and Proof Graphs for Code Generation

GraphAlignCoder：对齐程序与证明图的代码生成框架

Yueke Zhang, Zihan Fang, Kevin Leach, Yu Huang

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

AI总结 GraphAlignCoder是将显式正确性结构迁移至代码生成的训练框架，通过对齐程序与证明图提升性能，在多个基准测试中优于现有方法，验证图注入与验证到代码的整合是关键。

Comments 9 pages, 3 figures

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。

GCPO: Diagnosing and Constraining Subspace Geometry in Rollout RL for LLMs

GCPO：针对大语言模型的rollout强化学习中子空间几何的诊断与约束

Kai Yang, Jingwei Xu, Wanyu Wang, Kai-Yuan Guo, Zhenbo Yu, Yi Wang, Yu Qiao

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 GCPO通过几何约束策略优化方法，诊断rollout强化学习的子空间几何问题，在大语言模型后训练中提升了多任务性能并解决了训练不稳定等问题

Comments 15 pages, 10 figures

Developing LLM-based Multi-Agent Systems in Software Engineering: A Mixed-Method Experience Report

在软件工程中开发基于大语言模型（LLM）的多智能体系统：一项混合方法经验报告

Mariama Celi Serafim De Oliveira, Motunrayo Osatohanmen Ibiyo, Marco Gianrusso, Claudio Di Sipio, Davide Di Ruscio, Phuong T. Nguyen

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

AI总结 本文通过定量和定性分析，梳理软件工程中基于LLM的MAS现有框架，发现其基本组件覆盖良好但缺高级功能，摘要任务ROUGE分数无显著差异，为相关人员选框架提供指导。

Comments The paper has been peer reviewed and accepted for publication with the Empirical Software Engineering journal

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。