代码大模型 / AI 编程

Training and Benchmarking Code Generation for Physics-Inspired Animations

SimuScene: 通过训练和基准测试代码生成来模拟物理场景

Yanan Wang, Renxi Wang, Yongxin Wang, Xuezhi Liang, Fajri Koto, Timothy Baldwin, Xiaodan Liang, Haonan Li

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

AI总结 SimuScene通过训练和基准测试代码生成模型，旨在提高模拟物理场景的能力，实验显示即使最强模型也仅达21.5%的通过率，表明该任务具有挑战性。

Vero: Can AI Agents Build Formally Verified Software Repositories?

Vero：AI智能体能否构建形式化验证的软件仓库？

Zhe Ye, Hantao Lou, Yuechun Sun, Peiyang Song, Zhengxu Yan, Timothe Kasriel, Qingyang Zhang, Kaiyu Yang, Soonho Kong, Jingxuan He, Dawn Song

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Amazon Web Services（亚马逊云计算服务） ； Apodex 纠错

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

AI总结 研究推出首个仓库级验证软件综合基准Vero，含43个多模块实例，评估发现前沿智能体仅解决27个实例，为相关研究提供测试平台。

Latent On-Policy Self-Distillation

隐式在线策略自蒸馏

Guibin Zhang, Jiayang Lyu, Ran Sun, Xinlei Yu, Haoyu Zhao, Qibing Ren, Shuicheng Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出隐式在线策略自蒸馏（LOPD），将教师的特权上下文改为端到端可学习，在智能体工具使用和代码生成任务上，以远低于对比方法的rollout预算实现了更优性能。

StateBridge: Training-free Hidden-state Alignment for Latent Communication in LLM Multi-Agent Systems

StateBridge：面向大语言模型多智能体系统潜在通信的无训练隐藏状态对齐

Yanwen Peng, Delvin Ce Zhang, Xi Wang, Nikolaos Aletras

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德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.AI

AI总结 StateBridge 是一种无训练的潜在通信方法，通过闭式正交变换对齐大语言模型多智能体的隐藏状态，在 26 个模型-任务对中 22 个取得最优或并列最优性能，优于基线。

Comments 18 pages, 3 figures, 4 tables, accepted by COLM2026

From Visual Widgets to UI Code: Efficient Tool-Grounded Generation

从视觉控件到UI代码：高效的基于工具的生成

Houston H. Zhang, Tao Zhang, Li Gu, Linfeng Ye, Yuanhao Yu, Xinxin Zuo, Yang Wang, Zhixiang Chi

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级工具框架WidgetGen，在6个多模态模型和1000个控件上，其视觉重建指标优于直接提示和Widget2Code，且重建的图像-代码对可提升Qwen系列模型性能

Comments ECCV2026 (MUCG Workshop)

Does It Render Everywhere? A Study of Cross-Environment Compatibility in MLLM-Generated Webpages

它是否在所有环境中都能渲染？对多模态大语言模型（MLLM）生成网页的跨环境兼容性研究

Ziyun Guo, Jingyu Xiao, Yuqiang Sun, Yintong Huo

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

AI总结 该研究针对MLLM生成网页的跨环境兼容性问题，构建WebCompat数据集并开发XCompat检测器，发现68%的网页存在兼容性问题，XCompat的F1分数达0.903且性能优于现有工具与基线方法。

Triton for MTIA: Bridging the Programming Model Gaps for Custom AI Accelerators

用于MTIA的Triton：弥合定制AI加速器的编程模型差距

Haishan Zhu, Domi Yan, Michael Levesque-Dion, Changxu Zhang, Mitch Gamburg, Kirsten Lee, Giancarlo Colmenares, Aditya Bhagwat, Arnab De, Markus Le Roux, Victor Perez Carrasco, Xin Tong, Will Cromar, Simran Barnwal, Andrew Uderian, Sridhar Gopinath, Jan Szczepaniec, Daniel Neilson, Blaine Burton Rister, Jordan Fix, Jazlyn Li, Zejun Huang, Lite Ye, Nan Zhang, Xinchen Guo, Andiry Xu, Michael Roberts, Kunming Ho, Site Cao, Suryadev Sahadevan Rajesh, Tristan Trouwen, Mike Tsai, Jake Lee, Wayne Su, Yuhan Chen, Xiaolong Xie, David Eklov, Aaron Barnes, Max Bremer, Adam Belay, Shintaro Iwasaki, Roman Levenstein, Ajit Mathews

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

AI总结 本研究将Triton应用于Meta定制ML加速器MTIA-2i，开发了专属编译器后端与TorchInductor增强，其内核性能可媲美专家调优的C++实现，已部署至生产环境覆盖大量模型，证明Triton可弥合编程模型差距。

Comments 12 pages, 12 figures, to be published in IEEE Micro

Validation-Centric AI-Assisted GPU Porting of a 250,000+ Line Legacy Weather Simulation Code

面向验证的25万行以上遗留气象模拟代码的AI辅助GPU移植

Tetsuya Hoshino, Masaya Kato, Kazuhisa Tsuboki, Daichi Mukunoki, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文以遗留Fortran气象模拟代码CReSS为例，提出面向验证的AI辅助GPU移植工作流，为162个内核生成经数值验证的GPU实现，获5.1倍应用级加速，还检测到5个内核的数值不一致。

Comments 11 pages, 1 figure, 3 tables. Submitted to AgenticAI4HPC 2026