代码大模型 / AI 编程

The Illusion of Agentic Complexity in README.md Generation: Evaluating Single-Agent vs. Multi-Agent RAG Systems

README.md生成中的代理复杂性幻觉：评估单代理与多代理RAG系统

Abu Saleh, Tesfay Welegebreal Tesfay, Phuong T. Nguyen, Juri Di Rocco, Muhammad Umar Zeshan, Davide Di Ruscio

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

AI总结 通过对比单代理、多代理和开发者引导规划三种RAG架构生成GitHub仓库README文件，发现单代理管道在词汇质量相当的情况下，令牌消耗降低86%、速度提升一倍，而多代理系统结构一致性达98%但存在规划瓶颈，开发者引导规划获得最佳文档质量。

Comments The paper has been peer-reviewed and accepted to the 42nd International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026)

Clarify Before You Draw: Proactive Agents for Robust Text-to-CAD Generation

先澄清再绘制：面向鲁棒文本到CAD生成的主动式智能体

Bo Yuan, Zelin Zhao, Petr Molodyk, Bin Hu, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 代码生成 ：coding agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出主动式智能体框架ProCAD，通过澄清代理在代码生成前解决用户提示中的歧义，再通过CAD编码代理生成可执行程序，显著提升鲁棒性，平均Chamfer距离降低79.9%。

Comments ICML 2026

Learn from Your Mistakes: Tree-like Self-Play for Secure Code LLMs

从错误中学习：面向安全代码LLM的树状自博弈

Wenqi Chen, Ziyan Zhang, Bin Wang, Lin Liu, Hengheng Zhang, Zhengsu Chen

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

AI总结 提出树状自博弈（TSP）框架，将安全代码生成建模为细粒度序列决策过程，通过构建决策树探索安全与脆弱路径，使模型在关键决策节点自我纠正，显著提升代码安全性并实现跨语言泛化。

Comments 18 pages, 3 figures, Accepted by ICML 2026

Understanding LLM Reasoning for Abstractive Summarization

理解大语言模型在抽象摘要中的推理能力

Haohan Yuan, Haopeng Zhang

机构 * ALOHA Lab, University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺亚分校ALOHA实验室） 纠错

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

AI总结 本研究通过大规模比较8种推理策略和3种大型推理模型在8个数据集上的表现，发现推理并非万能，其效果依赖于策略和摘要设置，且存在质量与事实准确性之间的权衡。

Comments 27 pages,15 figures

Trusted Uncertainty in Large Language Models: A Unified Framework for Confidence Calibration and Risk-Controlled Refusal

大型语言模型中的可信不确定性：置信度校准与风险控制拒绝的统一框架

Markus Oehri, Giulia Conti, Kaviraj Pather, Alexandre Rossi, Laia Serra, Adrian Parody, Rogvi Johannesen, Aviaja Petersen, Arben Krasniqi

机构 * University of Liechtenstein（列支敦士登大学） ； University of the Republic of San Marino（圣马尔科共和国大学） ； University of Mauritius（毛里求斯大学） ； International University of Monaco（摩纳哥国际大学） ； University of Andorra（安道尔大学） ； University of Gibraltar（直布罗陀大学） ； University of the Faroe Islands（法罗群岛大学） ； Ilisimatusarfik (University of Greenland)（格陵兰岛研究所（格陵兰大学）） ； University of Prizren（普里兹伦大学） 纠错

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

AI总结 提出UniCR框架，融合多种不确定性证据为校准的正确概率，并通过原则性拒绝满足用户指定的错误预算，无需微调基础模型，在短问答、代码生成和检索增强长问答中提升校准指标并降低风险-覆盖曲线下面积。

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation

MPMWorlds: Material-Point-Method Simulations for Inferring and Extrapolating Physical Dynamics

MPMWorlds: 用于推断和外推物理动力学的物质点法模拟

Žiga Kovačič, Kevin Ellis

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 通过构建2D物质点法（MPM）模拟数据集，研究从视频推断物理动力学并外推时间演化的能力，比较代码生成与视频扩散方法的优劣。

Comments 16 pages, 13 figures. Project page: https://zzigak.github.io/mpmworlds/

Multi-Token Residual Prediction

多令牌残差预测

Yufeng Xu, Zishuo Bao, Qian Wang, Zeshen Zhang, Haoqi Zhang, Bowen Peng, Ang Li, Rahul Chalamala, Yucheng Lu

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； Nos Research（Nos研究） ； Modal 纠错

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

AI总结 本文提出了一种轻量级模块Multi-token Residual Prediction，通过利用去噪过程中相邻步骤的logit分布相似性，在单次骨干网络前向传播中实现依赖感知的多令牌去噪，从而在成本较低的情况下提高去噪效率。

Adaptive Generate-Rank-Verify: Inference-Time Search with Costly Verification

自适应生成-排序-验证：具有高成本验证的推理时间搜索

Shaddin Dughmi, Mahdi Haghifam, Yusuf Hakan Kalayci

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Simons Institute for the Theory of Computing（Simons计算理论研究所） ； Data Science Institute at the University of Chicago（芝加哥大学数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自适应生成-排序-验证方法，通过在未知分布下自适应地生成和验证候选答案，以在保证成本的前提下找到正例，同时通过理论分析和实验验证了该方法在数学推理和编程竞赛中的有效性。

Comments 33 Pages, 6 Figures, 4 Tables. Changes compared to V1: updated the related work section

Weak-Driven Learning: How Weak Agents make Strong Agents Stronger

弱驱动学习：弱智能体如何使强智能体更强

Zehao Chen, Gongxun Li, Tianxiang Ai, Zixuan Huang, Xiaodong Liu, Yifei Li, Wang Zhou, Fuzhen Zhuang, Xianglong Liu, Jianxin Li, Deqing Wang, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北航） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信eSurfing云） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型后训练中的饱和瓶颈，提出WMSS方法，利用模型历史弱检查点通过熵动力学识别可恢复学习差距并进行补偿学习，在数学推理和代码生成任务上实现有效性能提升且无额外推理成本。

Extracting Recurring Vulnerabilities from Black-Box LLM-Generated Software

从黑盒LLM生成的软件中提取重复漏洞

Tomer Kordonsky, Amit LeVi, Maayan Yamin, Noam Benzimra, Avi Mendelson

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院 - 以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 提出特征-安全表（FSTab），通过黑盒攻击从前端特征预测后端漏洞，并量化模型跨程序、重述和领域的漏洞复现一致性，实验显示跨域攻击成功率高达94%。

Comments ICML 2026, Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD)

Ortho2CAD: 3D CAD generation from orthographic drawings using vision language models

Ortho2CAD：使用视觉语言模型从正投影图生成3D CAD

Aditya Joglekar, Amit Regmi, Kenji Shimada, Levent Burak Kara

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究旨在解决工程设计中从正投影图到3D CAD模型转换的问题，核心方法是利用视觉语言模型Ortho2CAD，通过监督微调与强化学习训练，借助绘图生成器实现大规模学习，主要贡献是代码有效率高且3D CAD精度超基线。

Exact DC Representation of Multi-Tier Offloading Product in SAGINs via Quantifier Elimination

基于量词消去的SAGIN中多层卸载乘积的精确DC表示

Minh-Tuong Nguyen, Vo Phi Son

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 针对SAGIN任务卸载的非凸规划问题，通过量词消去得到精确DC表示，结合CCP实现SOCP可解，较SGP提速8.9倍且达近全局解。

Breaking the Rounding Trap: Securing LLMs against Quantization-Conditioned Backdoors

打破舍入陷阱：保护LLM免受量化条件后门攻击

Aoying Zheng, Anqi Du, Zizhuang Deng, Yuxuan Chen

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出QuantGuard方法，通过可微舍入控制变量和误差引导的舍入反转约束等机制，在仅使用少量校准数据且不修改量化算法的情况下，阻断后门激活路径，有效降低攻击成功率至接近干净模型水平。

Beyond Post-Quantization: Native Hash Learning with a Dedicated HASH Token

超越后量化：使用专用哈希令牌的原生哈希学习

Xinze Liu, Ding Wang, Dayan Wu, Hengjie Zhu, Peng Fu, Zheng Lin, Weiping Wang

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计系） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究高效图像检索的紧凑表示问题，提出HashViT框架，通过专用哈希令牌及相关设计在Transformer内生成二进制表示，经统一目标优化，实验表明其性能优且保留汉明码效率。

Machine Learning Based Mesh Movement for Non-Hydrostatic Tsunami Simulation

基于机器学习的网格移动用于非静力学 tsunami 模拟

Yezhang Li, Stephan C. Kramer, Matthew D. Piggott

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出基于机器学习的网格移动方法，用于提高非静力学 tsunami 模拟的效率和准确性。

Comments Submitted to Ocean Modelling (Revised version in response to reviewers' comments; removed line numbers)

RepLLM: Toward Automatically Reproducing Network Research Results

RepLLM：迈向自动重现网络研究结果

Yining Jiang, Yunxin Xu, Wenyun Xu, Yufan Zhu, Rui Liu, Tangtang He, Haiying Huang, Letian Zhu, Qingyu Song, Qiang Su, Lizhao You, Lu Tang, Wanjian Feng, Yuchao Zhang, Linghe Kong, Qiao Xiang, Jiwu Shu

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 针对计算机网络研究结果重现难题，RepLLM提出端到端多智能体框架，通过四个智能体协作及共享内存机制确保一致性，借助特定推理和调试方法解决问题，相比现有框架表现更优，能高效重现基准且减少令牌消耗。

Comments SIGCOMM'26(19 pages, 6 figures, 6 tables)

Fog Computing and Large Language Models: A vision for mutual beneficiaries

雾计算与大型语言模型：互惠互利的愿景

Satish Narayana Srirama

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文探讨雾计算与大型语言模型（LLMs）如何相互受益，通过优化LLMs以适应雾基础设施，并利用LLMs的代码生成能力动态部署雾应用，综述了当前研究现状与未来方向。

Comments Paper accepted for publication at IEEE Computer Magazine. During the final editing, title changed slightly ("The" is removed). PDF now has final DOI

Journal ref IEEE Computer, ISSN: 0018-9162, 2026

A Scientific Human-Agent Reproduction Pipeline

一种科学人机再生产流水线

Joschka Birk, Gregor Kasieczka, Siddharth Mishra-Sharma, Benjamin Nachman, Dennis Noll, Tanvi Wamorkar

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出SHARP框架，通过人机协作实现科学分析的再生产，通过AI代理自动执行代码生成、测试和质量保证，研究人员在关键节点提供反馈和指导，提升科学理解而非替代人类。

Comments 6 pages, 1 figure, submitted to 2026 Conference on Physics and AI (PAI26)

CodePercept: Code-Grounded Visual STEM Perception for MLLMs

CodePercept: 基于代码的MLLM视觉STEM感知

Tongkun Guan, Zhibo Yang, Jianqiang Wan, Mingkun Yang, Zhengtao Guo, Zijian Hu, Ruilin Luo, Ruize Chen, Songtao Jiang, Peng Wang, Wei Shen, Junyang Lin, Xiaokang Yang

机构 * MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（人工智能大模型重点实验室，人工智能学院，计算机科学学院，上海交通大学） ； Qwen Team（通义实验室） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文发现多模态大模型在STEM视觉推理中感知能力是瓶颈，提出通过代码作为感知媒介，构建ICC-1M数据集和STEM2Code-Eval基准来增强和评估感知能力。

Comments Accepted by CVPR2026

Taint-Based Code Slicing for LLMs-based Malicious NPM Package Detection

基于污点的代码切片用于基于LLM的恶意NPM包检测

Dang-Khoa Nguyen, Gia-Thang Ho, Quang-Minh Pham, Tuyet A. Dang-Thi, Minh-Khanh Vu, Thanh-Cong Nguyen, Phat T. Tran-Truong, Duc-Ly Vu

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出基于污点代码切片的LLM框架，通过隔离安全相关数据流，将输入token数平均减少99.75%，在2537个包上达到87.04%的检测准确率，优于基线方法。

Comments 18 pages, 1 figure, 5 tables, 2 algorithms

HarmRLVR: Weaponizing Verifiable Rewards for Harmful LLM Alignment

HarmRLVR: 利用可验证奖励进行有害大模型对齐

Yuexiao Liu, Lijun Li, Xingjun Wang, Jing Shao

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出HarmRLVR，首次系统研究可验证奖励强化学习（RLVR）的对齐可逆性风险，通过仅64个有害提示的GRPO即可快速逆转安全对齐，攻击成功率高达96.01%。

Demonstrating chart-plot: Closing the Last Mile of Academic Chart Generation

展示chart-plot：弥合学术图表生成的最后一英里

Yinghao Tang, Yupeng Xie, Yingchaojie Feng, Jiale Lao, Tingfeng Lan, Wei Chen

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出chart-plot系统，通过风格感知代码生成、部署感知渲染循环和结构化编辑层，解决学术图表从代码到发表的质量差距问题。

Comments 7 pages, 6 figures. Submitted to the VLDB ADS 2026 Workshop: The Joint Workshop on Agentic Data Systems and Data-Centric AI

From Preventive to Reactive: How AI Coding Assistants Transform Developers' Security Awareness

从预防到反应：AI编程助手如何改变开发者的安全意识

Faisal Haque Bappy, Tahrim Hossain, Sidratul Muntaher Meheraj, Annoor Sharara Akhand, Tasfia Tabassum, Tarannum Shaila Zaman, Raiful Hasan, Tariqul Islam

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 通过访谈和观察15名专业开发者，发现AI编程助手将安全思考从编码阶段转移到审查阶段，导致从预防性安全转向反应性安全，并揭示了安全意识与行为脱节的现象。

Comments This paper has been accepted at the 2026 Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS)

DynaMate2: runtime registration of expert-defined tools for agentic scientific workflow automation

DynaMate2：使代理AI民主化，用于专家设计的定制工作流

Orlando A. Mendible-Barreto, Ajay Vallabh, Ubaldo M. Córdova-Figueroa, Yamil J. Colón

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出DynaMate2，一种分层代理框架和开源模板，旨在降低研究人员将现有专家定义的Python函数转换为AI可调用工具的门槛，通过让LLM负责任务路由和工具选择，而非生成科学代码，从而实现自动化科学工作流的民主化。

FalconGEMM: Surpassing Hardware Peaks with Lower-Complexity Matrix Multiplication

FalconGEMM：通过低复杂度矩阵乘法超越硬件极限

Honglin Zhu, Jiaping Cao, Jiang Shao, Siyuan Feng, Qian Qiu, Peng Chen, Xu Zhang, Yixian Zhou, Man Lung Yiu, Guang Ji, Minwen Deng, Jintao Meng, Wenxi Zhu

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 FalconGEMM通过自动化部署优化低复杂度矩阵乘法算法，实现DL性能提升，在GPU和CPU上均超越传统GEMM库和AlphaTensor等竞品。

Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?

评估 AGENTS.md：仓库级上下文文件对编码助手有帮助吗？

Thibaud Gloaguen, Niels Mündler, Mark Müller, Veselin Raychev, Martin Vechev

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 通过SWE-bench任务和开发者提交的上下文文件，评估发现上下文文件并未普遍提升编码助手的任务成功率，反而平均增加20%以上的推理成本。

Alipay-PIBench: A Realistic Payment Integration Benchmark for Coding Agents

支付宝-PIBench：用于编码代理的现实支付集成基准测试

Shiyu Ying, Xuejie Cao, Yingfan Ma, Yuanhao Dong, Wenyu Chen, Bowen Song, Lin Zhu

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 研究旨在评估编码代理在支付宝支付集成任务中的表现，引入支付宝-PIBench基准测试，含九个产品项目和18个任务实例，分不同场景。通过评估六个编码代理模型得出评分通过率，发现有技能条件下RPR提升，为诊断模型能力和评估支付集成指导提供可控环境。

Are Performance-Optimization Benchmarks Reliably Measuring Coding Agents?

性能优化基准测试是否可靠地衡量编码智能体？

Zhi Chen, Zhensu Sun, Yuling Shi, David Lo, Lingxiao Jiang

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究审计了三个仓库级性能优化基准（GSO、SWE-Perf、SWE-fficiency），发现参考补丁的可复现性差、评分规则导致排名不一致，且多数任务已被公开提交解决，揭示了聚合排名掩盖的性能差距。

Comments 12 pages, 7 figures. Public data: https://github.com/chenzhi-cz/performance-optimization-benchmark-reliability

Configuration Smells in AGENTS.md Files: Common Mistakes in Configuring Coding Agents

AGENTS.md 文件中的配置异味：配置编码代理的常见错误

Helio Victor F. dos Santos, Vitor Costa, Joao Eduardo Montandon, Luciana Lourdes Silva, Marco Tulio Valente

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

AI总结 本文首次系统化编码代理配置文件（AGENTS.md/CLAUDE.md）的异味，通过灰文献综述和仓库挖掘识别出六种异味，并在100个开源仓库中验证其普遍性，其中Lint Leakage最常见（62%）。

Journal ref 26th IEEE International Conference on Source Code Analysis and Manipulation (SCAM 2026)

SW-$A^2$-Bench: Benchmarking Autonomous Software Agent Generation for Agentic Web

SW-$A^2$-Bench: 面向智能体网络的自主软件智能体生成基准测试

Linyao Chen, Bo Huang, Qinlao Zhao, Shuai Shao, Zhi Han, Zicai Cui, Ziheng Zhang, Guangtao Zeng, Wenzheng Tang, Yikun Wang, Yuanjian Zhou, Zimian Peng, Yong Yu, Weiwen Liu, Hiroki Kobayashi, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； Queen’s University（女王大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出首个软件智能体生成基准SW-$A^2$-Bench，通过编码智能体自动将代码仓库转化为自主软件智能体，评估生成智能体的忠实性与互操作性，以扩展智能体网络规模。