代码大模型 / AI 编程

DS2SC-Agent: A Multi-Agent Automated Pipeline for Rapid Chiplet Model Generation

DS2SC-Agent: 一种多智能体自动化流水线用于快速芯片片建模

Yiwei Wu, Yifan Wu, Yunhao Xiong, Dengwei Zhao, Jiaxuan Shen, Jianfei Jiang, Guanghui He, Shikui Tu, Yanan Sun

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出DS2SC-Agent，一种多智能体自动化流水线，用于从原始数据表直接生成SystemC芯片片模型，解决传统手动建模耗时且易出错的问题，通过高效协作框架实现自动化流程。

Comments 9 pages,5figures

Lightweight Model Predictive Control for Spacecraft Rendezvous Attitude Synchronization

轻量模型预测控制用于航天器对接姿态同步

Peter Stadler, Alexander Meinert, Niklas Baldauf, Alen Turnwald

机构 * Space Applications Group, e:fs TechHub GmbH（e:fs技术中心空间应用组） ； Faculty of Electrical Engineering and Information Technology, Ingolstadt University of Applied Sciences（应用科学大学英戈尔施塔特电气工程与信息技术学院） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出两种轻量模型预测控制方法，用于航天器对接同步过程中的姿态跟踪，通过新颖的姿态偏差公式实现角速度的线性约束，验证了在资源受限环境下姿态控制的可行性。

Comments Accepted at European Control Conference (ECC 2026)

QiboAgent: a practitioner's guideline to open source assistants for Quantum Computing code development

QiboAgent：量子计算代码开发开源助手的实践指南

Lorenzo Esposito, Andrea Papaluca, Stefano Carrazza

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出QiboAgent，通过轻量级开源大语言模型与定制工作流架构，提升量子计算中间件代码生成的准确性和自动化能力，实现90.2%的高精度代码生成。

Comments 13 pages, 9 figures, 1 table. Source code and deployment instructions are publicly available at https://github.com/qiboteam/qiboagent

Design and performance of the coded mask for the Lunar Electromagnetic Monitor in X-rays (LEM-X)

X射线月球电磁监测器（LEM-X）的编码遮拦设计与性能

Yuri Evangelista, Alessio Nuti, Francesco Ceraudo, Edoardo Giancarli, Giuseppe Dilillo, Riccardo Campana, Giovanni Della Casa, Ettore Del Monte, Marco Feroci, Mauro Fiorini, Giovanni Lombardi, Massimo Rapisarda, Francesca Esposito, Immacolata Donnarumma, Alessandro Turchi, Ugo Cortesi, Fabio D'Amico, Marco Gai, Andrea Argan

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 LEM-X通过高灵敏度和高分辨率的编码遮拦设计，实现宽视场X射线成像，用于多信使天文学和暂现事件探测。

Comments 27 pages, 11 figures, accepted for publication in Experimental Astronomy

Agentic AI as a Network Control-Plane Intelligence Layer for Federated Learning over 6G

代理AI作为6G联邦学习的网络控制平面智能层

Loc X. Nguyen, Ji Su Yoon, Huy Q. Le, Yu Qiao, Avi Deb Raha, Eui-Nam Huh, Nguyen H. Tran, Zhu Han, Choong Seon Hong

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Kyung Hee University（韩国庆熙大学计算机科学与工程系） ； Department of Artificial Intelligence, Kyung Hee University（韩国庆熙大学人工智能系） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； Electrical and Computer Engineering Department, University of Houston（德克萨斯大学休斯顿分校电子与计算机工程系） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本研究提出一种基于代理AI的网络控制平面智能层，用于6G网络中的联邦学习，通过整合学习与网络管理任务，提升系统在多样化数据训练和严格约束下的性能。

Customized Interior-Point Methods Solver for Embedded Real-Time Convex Optimization

定制化内点法求解器用于嵌入式实时凸优化

Jae-Il Jang, Chang-Hun Lee

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出了一种定制化内点法求解器，用于解决嵌入式实时凸优化问题，通过高效算法和代码生成工具提升了求解性能。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

Journal ref IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2026

CovertComBench: A First Domain-Specific Testbed for LLMs in Wireless Covert Communication

CovertComBench: 一个用于无线隐蔽通信中LLM的首个领域特定测试平台

Zhaozhi Liu, Jiaxin Chen, Yuanai Xie, Yuna Jiang, Minrui Xu, Xiao Zhang, Pan Lai, Zan Zhou

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 CovertComBench是首个用于评估LLM在无线隐蔽通信中安全约束优化能力的领域特定测试平台，揭示了LLM在高阶数学推导上的不足，强调需通过外部工具增强构建可信无线AI系统。

Comments 6 pages, corrected a typo: "DeepSeek-R1:70B" was previously incorrectly written as "DeepSeek-V3.2:70B"

Beyond Scattered Acceptance: Fast and Coherent Inference for DLMs via Longest Stable Prefixes

超越零散接受：通过最长稳定前缀实现DLMs的快速且一致推理

Pengxiang Li, Joey Tsai, Hongwei Xue, Kunyu Shi, Shilin Yan

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 通过最长稳定前缀调度器，提升DLMs推理速度3.4倍，同时保持输出质量。

Comments Accepted at ICLR 2026

Hardware Implementation of Photonic Spiking Hash Retrieval

光子脉冲哈希检索的硬件实现

Shangxuan Shi, Shuiying Xiang, Xintao Zeng, Yonghang Chen, Wanting Yu, Yahui Zhang, Xingxing Guo, Yue Hao

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于光子脉冲神经网络的硬件实现方案，实现了高效、低能耗的二进制代码生成与高精度检索。

Comments 9 pages

Implementing FFTs in Practice

在实践中实现FFT

Steven G. Johnson, Matteo Frigo

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文探讨了在实践中实现FFT时的工程考量，通过FFTW库案例分析优化FFT与传统算法的差异及权衡。

Journal ref Chapter 11 in Fast Fourier Transforms (C. S. Burrus, ed.), Rice University, Houston TX: Connexions, September 2008

Protected QR Code-based Anti-counterfeit System for Pharmaceutical Manufacturing

用于药品制造的受保护的二维码防伪系统

Md Masruk Aulia, Nitol Saha, Md. Mostafizur Rahman

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于受保护二维码的防伪系统，通过安全生成和加密传输技术，保障药品供应链信息的安全性和唯一性。

Journal ref Procedia CIRP 138 (2026) 322-327

LLMind 2.0: Distributed IoT Automation with Natural Language M2M Communication and Lightweight LLM Agents

LLMind 2.0：基于自然语言M2M通信和轻量级LLM代理的分布式物联网自动化

Yuyang Du, Qun Yang, Liujianfu Wang, Jingqi Lin, Hongwei Cui, Soung Chang Liew

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 LLMind 2.0通过自然语言M2M通信和轻量级LLM代理实现分布式物联网自动化，提升系统可扩展性、可靠性和响应性。

Characterize LSM-tree Compaction Performance via On-Device LLM Inference

通过设备端LLM推理特性化LSM树压缩性能

Jiabiao Ding, Yina Lv, Qiao Li, Zhirong Shen, Chun Jason Xue

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文通过设备端LLM推理特性化LSM树压缩性能，评估不同规模LLM在调优与延迟间的权衡，并针对RocksDB v8.8.1优化键压缩参数。

Code2Worlds: Empowering Coding LLMs for 4D World Generation

Code2Worlds: 赋能编码大语言模型进行4D世界生成

Yi Zhang, Yunshuang Wang, Zeyu Zhang, Hao Tang

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 Code2Worlds通过双流架构和闭环机制，提升编码大语言模型在4D世界生成中的动态真实性和物理一致性。

Drawing Your Programs: Exploring the Applications of Visual-Prompting with GenAI for Teaching and Assessment

绘制你的程序：探索视觉提示与生成式AI在教学与评估中的应用

David H. Smith, S. Moonwara A. Monisha, Annapurna Vadaparty, Leo Porter, Daniel Zingaro

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文探讨利用视觉提示与生成式AI在编程教学与评估中的应用，通过学生构建的分解图提示GPT-4.1生成代码，展示多模态提示在编程教育中的潜力。

Evaluating the Vulnerability Landscape of LLM-Generated Smart Contracts

评估LLM生成的智能合约漏洞图景

Hoang Long Do, Nasrin Sohrabi, Muneeb Ul Hassan

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本研究评估了LLM生成的智能合约的安全性，发现其存在严重漏洞，提出缓解措施和开发指南以提高区块链安全。

Can Developers rely on LLMs for Secure IaC Development?

开发者能否依赖LLM进行安全的IaC开发？

Ehsan Firouzi, Shardul Bhatt, Mohammad Ghafari

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究评估了LLM在安全IaC开发中的能力，发现指导提示能显著提高安全异味检测和生成安全代码的效率，但仍有改进空间。

Cortex: Achieving Low-Latency, Cost-Efficient Remote Data Access For LLM via Semantic-Aware Knowledge Caching

Cortex: 通过语义感知的知识缓存实现低延迟、低成本的远程数据访问用于大语言模型

Chaoyi Ruan, Chao Bi, Kaiwen Zheng, Ziji Shi, Xinyi Wan, Jialin Li

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 Cortex通过语义感知的知识缓存架构，实现LLM代理在远程数据访问中的低延迟和低成本，提升吞吐量和准确性。

SQLAgent: Learning to Explore Before Generating as a Data Engineer

SQLAgent: 作为数据工程师在生成前学习探索

Wenjia Jiang, Yiwei Wang, Boyan Han, Joey Tianyi Zhou, Chi Zhang

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 SQLAgent通过两阶段框架实现数据库探索与查询生成解耦，利用蒙特卡洛树搜索策略构建知识库，并通过双代理系统提升SQL查询准确性。

From RTL to Prompt Coding: Empowering the Next Generation of Chip Designers through LLMs

从RTL到提示编码：通过LLMs赋能下一代芯片设计师

Lukas Krupp, Matthew Venn, Norbert Wehn

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出基于LLM的芯片设计教育平台，帮助初学者通过RTL代码生成和提示编码实现可tapeout的芯片设计，展示了LLM在芯片设计教育中的应用效果。

Comments Accepted for presentation at the 2026 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2026). Proceedings to be included in IEEE Xplore

Closed-Loop LLM Discovery of Non-Standard Channel Priors in Vision Models

闭环大语言模型在视觉模型中发现非标准通道先验

Tolgay Atinc Uzun, Dmitry Ignatov, Radu Timofte

机构 * Computer Vision Lab, CAIDAS \& IFI, University of W\"urzburg, Germany 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出利用大语言模型进行视觉模型通道配置优化，通过生成大量架构数据训练LLM学习通道配置与性能关系，实验表明该方法在CIFAR-100上显著提升准确性。

Large Language Model-Driven Closed-Loop UAV Operation with Semantic Observations

基于大语言模型的闭环无人机操作与语义观测

Wenhao Wang, Yanyan Li, Long Jiao, Jiawei Yuan

机构 * Department of CIS, University of Massachusetts Dartmouth（CIS系，马萨诸塞大学达特茅斯分校） ； Department of CSIS, California State University San Marcos（CSIS系，加州州立大学桑马科斯分校） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出基于大语言模型的闭环无人机操作框架，通过代码生成器和评估器实现可靠操作，提升复杂任务的成功率和完整性。

Comments 13 pages, 10 figures

Defining Cost Function of Steganography with Large Language Models

利用大语言模型定义隐写术的成本函数

Hanzhou Wu, Yige Wang

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)

AI总结 本文利用大语言模型提出隐写术成本函数的定义方法，通过两阶段策略结合程序合成与进化搜索，设计出更高效的隐写术成本函数。

Comments Some minor typo errors are corrected, https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=IdiF7M0AAAAJ

Journal ref IS&T Electronic Imaging, Media Watermarking, Security, and Forensics (2026)

Vector Prism: Animating Vector Graphics by Stratifying Semantic Structure

向量棱柱：通过分层语义结构来动画化向量图形

Jooyeol Yun, Jaegul Choo

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出了一种通过分层语义结构来提升向量图形动画质量的框架，通过统计汇总弱预测来恢复语义，从而提高VLMs动画生成的连贯性和准确性。

Comments yeolj00.github.io/personal-projects/vector-prism

Real-Time QP Solvers: A Concise Review and Practical Guide Towards Legged Robots

实时QP求解器：一种简洁回顾与面向腿部机器人的实用指南

Van Nam Dinh

机构 * Institute of Science and Technology（科技研究院） ； Vinh University（文大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文综述了实时QP求解器，分析了其在腿部机器人中的应用，探讨了不同求解器的性能与适用场景，强调了求解器、任务与硬件之间的协同作用。

Comments 12 pages, 1 figure, 2 tables

DAWZY: A New Addition to AI powered "Human in the Loop" Music Co-creation

DAWZY：一种新的AI驱动的“人机协同”音乐共创工具

Aaron C Elkins, Sanchit Singh, Adrian Kieback, Sawyer Blankenship, Uyiosa Philip Amadasun, Aman Chadha

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 DAWZY是一种基于AI的开源音乐创作工具，通过自然语言交互和LLM代码生成，提升音乐制作效率与用户体验。

AutoPatch: Multi-Agent Framework for Patching Real-World CVE Vulnerabilities

AutoPatch：多智能体框架用于修补现实世界中的CVE漏洞

Minjae Seo, Wonwoo Choi, Myoungsung You, Seungwon Shin

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 AutoPatch通过多智能体框架高效修补LLM生成代码中的CVE漏洞，实现高准确率和低成本的漏洞修复

Comments 19 pages, double column, 9 figures. Under submission

CoroAMU: Unleashing Memory-Driven Coroutines through Latency-Aware Decoupled Operations

Zhuolun Jiang, Songyue Wang, Xiaokun Pei, Tianyue Lu, Mingyu Chen

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

Journal ref Proceedings of the 2025 International Conference on Parallel Architecture and Compilation (PACT). USA: IEEE Computer Society, 2025, p. 431-444

Castle: Causal Cascade Updates in Relational Databases with Large Language Models

Yongye Su, Yucheng Zhang, Zeru Shi, Bruno Ribeiro, Elisa Bertino

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

Grid-STIX: A STIX 2.1-Compliant Cyber-Physical Security Ontology for Power Grid

Benjamin Blakely, Daniel Karcz

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

Comments Corresponding GitHub Repo: https://github.com/argonne-appres/grid-stix