代码大模型 / AI 编程

CangjieBench: Benchmarking LLMs on a Low-Resource General-Purpose Programming Language

仓颉基准：在低资源通用编程语言上评估大语言模型

Junhang Cheng, Fang Liu, Jia Li, Chengru Wu, Nanxiang Jiang, Li Zhang

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

AI总结 本文提出CangjieBench，用于评估大语言模型在低资源通用编程语言上的表现，通过248个高质量样本覆盖文本到代码和代码到代码任务，发现语法受限生成在准确性和计算成本之间取得最佳平衡。

Comments Accepted by ESEM 2026

H-VAEP and H-xT: Valuing Offensive On-the-Ball Actions in Handball by Estimating Probabilities

H-VAEP与H-xT：通过概率估计评估手球进攻中持球动作的价值

Julius Broermann, Oliver Müller, Michael Döring, Jochen Baumeister

机构 * Paderborn University（帕德博恩大学） ； SG Flensburg-Handewitt（弗伦斯堡-汉德维特体育俱乐部） 纠错

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

AI总结 本文将足球的xT与VAEP框架适配至手球，开发H-xT与H-VAEP模型，利用手球德甲数据验证其有效性并发布代码，实现了手球球员的合理评估。

Comments 13 pages, 6 figures, 1 table. Accepted at the 13th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics (MLSA 2026), co-located with ECML PKDD 2026

Aftab: A Comprehensive Benchmark of CNN Encoders and Advanced Value Functions in Parallelized Q-Networks

Aftab：并行Q网络中CNN编码器与高级价值函数的综合基准

Taha Shieenavaz, Shabnam Zareshahraki, Loris Nanni

机构 * University of Padua（帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对并行Q网络，设计评估8种CNN拓扑并集成多种Q学习扩展，提出复合架构Aftab，在Atari-57与Procgen Hard基准上均优于基线，已开源。

How Powerful are LLMs in Generating Formal Program Specifications?

大型语言模型在生成形式化程序规约方面的能力有多强？

Fanpeng Yang, Xing Li, Shuling Wang, Jie An, Zeyu Sun, Shenghua Feng, Wenhan Wang, Weiyi Wang, Naijun Zhan, Fanjiang Xu

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 该研究引入基于Rocq的Coins评估框架，在HumanEval数据集上开展大规模研究，发现LLMs生成形式化程序规约仍具挑战，准确的规约评估是理解其能力的核心。

CoMedBench: A Multi-Source Benchmark of Synthetic Medical Data Fidelity and Downstream Utility

CoMedBench：合成医疗数据保真度与下游效用的多源基准

Akanta Das, Al Amin Farhad, Mrinmoy Sarkar Anto, David Rehkopf, Ayin Vala, Tanmoy Sarkar Pias

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CoMedBench是涵盖多源合成医疗数据的可复现基准，评估多生成器在静态表格和时序ICU任务上的保真度与下游效用，实验显示合成数据可保留多数下游信号，不同生成器表现存在差异。

Edit2TikZ: A Comprehensive and Challenging Benchmark for Scientific Figure Editing with TikZ

Edit2TikZ：面向基于TikZ的科学图像编辑的全面且具有挑战性的基准

Zongyun Zhang, Jiacheng Ruan, Xian Gao, Ruizhu Zhou, Lingcheng Meng, Lining Hu, Ting Liu, Yuzhuo Fu

专题命中 代码评测 ：code generation(abstract)

AI总结 本文推出科学图像编辑基准Edit2TikZ，评估主流多模态大语言模型发现其性能不足，通过构建混合训练集并采用课程学习，可显著提升紧凑模型的编译成功率。

Comments 9 pages, 6 figures, work in progress