Benchmarking Large Language Models for Automated Verilog RTL Code Generation
专题命中 代码生成 :code generation(title);分类 cs.SE、cs.LG、cs.PL
Comments Accepted in DATE 2023. 7 pages, 4 tables, 7 figures
AI 大模型
代码生成、软件工程智能体、程序修复、测试生成和开发者工具。
专题命中 代码生成 :code generation(title);分类 cs.SE、cs.LG、cs.PL
Comments Accepted in DATE 2023. 7 pages, 4 tables, 7 figures
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments 10 pages, 5 figures. RSS 2022
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
专题命中 代码生成 :program synthesis(title,abstract)
专题命中 代码生成 :program synthesis(title,abstract)
Comments Accepted in TACAS-22 conference. 24 pages llncs format (without references), 11 figures, 5 tables
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
专题命中 代码生成 :code generation(title);分类 cs.SE、cs.CL、cs.LG
Comments Accepted for the First Workshop on Natural Language Processing for Programming, ACL 2021
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments 6 pages, 6 figures
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments 7 pages, 7 figures. Submitted to ACM Transactions on Mathematical Software
Journal ref ACM Transactions on Mathematical Software (TOMS): Volume 45 Issue 4, December 2019
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments 11 pages, 7 figures
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments IFAC World Congress 2020, Berlin
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments 11 pages, 8 figures
专题命中 代码生成 :program synthesis(title);分类 cs.AI、cs.LG、cs.PL
Comments Published in ICLR 2018, International Conference on Learning Representations (2018)
专题命中 代码生成 :program synthesis(title,abstract)
Comments Corrected typos
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments Title changed with respect to the initial submission
专题命中 代码生成 :code generation(title);分类 cs.SE、cs.AI、cs.PL
Comments Search Based Software Engineering, Generating Machine Learning Code, Partial Evaluation, Futamura Projection, Sketching
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments MS thesis
专题命中 代码生成 :program synthesis(title,abstract)
Comments The first two authors contributed equally to this work
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Comments PhD Thesis, 2010, 249 pages
专题命中 代码生成 :program synthesis(title,abstract)
专题命中 代码生成 :code generation(title,abstract)
Journal ref ACM Trans. Math. Softw. 37, 1, Article 8 (January 2010), 23 pages
专题命中 代码生成 :code generation(title,comments);分类 cs.SE、cs.LG
Comments Sebastian Haug: This paper, spanning 12 pages with 5 figures, presents my work on automated code generation and validation for STM32F407 microcontroller software components. Developed as part of a research project at Munich University of Applied Sciences and AGSOTEC GmbH, it leverages AST and RAG to streamline embedded development. Includes glossary and bibliography as supplementary materials
Vero:AI智能体能否构建形式化验证的软件仓库?
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
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。
KOCO-BENCH: 大型语言模型能否在软件开发中利用领域知识?
机构 * School of Computer Science, Peking University(北京大学计算机科学系) ; School of Computer Science, Wuhan University(武汉大学计算机科学系)
专题命中 代码生成 :code generation(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
AI总结 KOCO-BENCH旨在评估大型语言模型在软件开发中利用领域知识的能力,包含6个新兴领域、11个软件框架和25个项目,通过多粒度任务测试模型的知识获取与应用能力。
Comments Accepted by ACL 2026
GraphSkill: 基于文档的分层检索增强编码用于复杂图推理
机构 * The Pennsylvania State University(宾夕法尼亚州立大学) ; Michigan State University(密歇根州立大学)
专题命中 代码生成 :code generation(abstract);coding agent(abstract);分类 cs.SE、cs.CL、cs.AI
AI总结 GraphSkill通过分层检索增强编码框架和自我调试代理,提升复杂图推理任务的准确性和效率。
Comments Under review
将学术与产业对齐:一项关于工业需求和学术能力的AI驱动软件工程实证研究
专题命中 代码生成 :code generation(abstract);code model(abstract);program repair(abstract);分类 cs.SE
AI总结 本文通过分析学术研究与工业需求的差距,揭示AI驱动软件工程中的关键挑战,旨在引导未来研究更贴近实际应用。