代码大模型 / AI 编程

ChronoAgentic: A Code-based Multi-Agent World Simulator for Physically Grounded Simulation Construction

编码智能体作为世界模拟器

Hongyu Wang, Jingquan Wang, Ashvin Anilkumar, Bocheng Zou, Radu Serban, Dan Negrut

机构 * Department of Mechanical & Aerospace Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械与航空航天工程系） ； School of Computer, Data, and Information Sciences, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机、数据与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 提出一个通过可执行模拟代码构建基于物理的世界模型的智能体框架，协调规划、代码生成、视觉审查和物理分析智能体，迭代修正代码以满足物理约束，在物理准确性、指令忠实度和视觉质量上超越视频模型。

ArkEval: Benchmarking and Evaluating Automated CodeRepair for ArkTS

ArkEval: 对ArkTS自动代码修复的基准测试与评估

Bang Xie, Senjian Zhang, Zhiyuan Peng, Wei Chen, Chenhao Ying, Yuan Luo

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

AI总结 ArkEval为ArkTS自动代码修复提供首个全面基准，通过挖掘官方仓库问题并采用LLM测试机制，评估了四种先进模型的修复能力，揭示了LLM在该领域的现状与局限。

Grading the Graders: Verification Autonomy Levels (L0-L5) for LLM Reasoning

评估评估者：面向大语言模型推理的验证自主等级（L0-L5）

Yajie Yin

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

AI总结 该研究提出验证自主等级（VAL）元标准，解决验证领域的等级概念混淆，明确不同验证方案的完备性边界，相关代码与评估材料已公开。

Comments v2: reproducibility study (kappa~0.8), agent-security case (PPMF), anchor semantics, 15+ fixes. Code and data: this https URL (https://github.com/1549080929-debug/math_agent) Keywords: LLM verification; verification autonomy; completeness; ground truth; trustworthy AI Writing and implementation assisted by an AI language model; all experiments, data, and research decisions are the author's own

Maximum Likelihood Reinforcement Learning

最大似然强化学习

Fahim Tajwar, Guanning Zeng, Yueer Zhou, Yuda Song, Daman Arora, Yiding Jiang, Jeff Schneider, Ruslan Salakhutdinov, Haiwen Feng, Andrea Zanette

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） 纠错

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

AI总结 MaxRL是一种基于采样的强化学习框架，通过最大似然估计提升模型训练效率，实验显示其在多个任务中表现优于现有方法。

Comments ICML 2026. Project website: this https URL (https://zanette-labs.github.io/MaxRL/)

Self-Evolving Coding Agents

自进化编码智能体

Hao Zhou, Haichuan Hu, Ye Shang, Quanjun Zhang

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)；repository(abstract)；分类 cs.SE

AI总结 本综述系统梳理自进化编码智能体领域，明确其与传统智能体的区别，提出分类法，分析该领域的挑战，为设计更优智能系统奠定基础。

Beyond Uniform Token Training: A Multi-Target Framework for Learning Token-Weighted Objectives in Generative Recommenders

基于课程学习的生成推荐系统中的标记加权多目标学习

Wei-Ning Chiu, Song-Duo Ma, Han-Jay Shu, Chuan-Ju Wang, Pu-Jen Cheng

专题命中 代码评测 ：repository(abstract)

AI总结 本文提出基于课程学习的生成推荐系统中的标记加权多目标学习方法，通过两种信息增益策略提升推荐性能，实验表明其在不同语义ID构造下表现优异。

Comments 12 pages, 3 figures