代码大模型 / AI 编程

A Constrained Natural-Language Interface for Variational Multi-Physics Finite Element Simulations in FEniCS

FEniCS中变分多物理场有限元模拟的受约束自然语言接口

Nilay Upadhyay, Wesley F. Reinhart

机构 * Department of Engineering Science and Mechanics, The Pennsylvania State University（工程科学与力学系，宾夕法尼亚州立大学） ； Department of Materials Science and Engineering, The Pennsylvania State University（材料科学与工程系，宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种受约束的自然语言接口，将LLM限制在前端任务（解析提示、生成Gmsh代码），后端使用确定性模板求解器，在基准测试中实现100%解析率和90%几何生成成功率。

Comments 23 pages, 17 figures

PriFT: Prior-Support Guided Supervised Fine-Tuning

PriFT: 先验支持引导的监督微调

Ke Wang, Shuangqi Li, Mathieu Salzmann, Pascal Frossard

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 提出PriFT方法，利用冻结的预训练模型计算token权重，避免在线模型导致的自我强化动态，在数学推理、代码生成和医疗问答任务中取得SFT最优结果，并为后续RL提供更好初始化。

Comments The first two authors contributed equally to this work

Liberating LLM Capabilities in Full-Duplex Speech Models

在全双工语音模型中释放LLM能力

Luoyuan Zhang, Bokai Xu, Junbo Cui, Weiyue Sun, Yingjing Xu, Hanyu Liu, Yuan Yao

机构 * Royal Zhang（皇家张） 纠错

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

AI总结 提出Listen-Write-Speak (LWS)三通道范式，使LLM在共享因果注意力上下文中同时监听、书写可见文本并实时口语回应，无需架构修改，实现全双工交互。

StateBridge: Training-free Hidden-state Alignment for Latent Communication in LLM Multi-Agent Systems

StateBridge：面向大语言模型多智能体系统潜在通信的无训练隐藏状态对齐

Yanwen Peng, Delvin Ce Zhang, Xi Wang, Nikolaos Aletras

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield（谢菲尔德大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 StateBridge 是一种无训练的潜在通信方法，通过闭式正交变换对齐大语言模型多智能体的隐藏状态，在 26 个模型-任务对中 22 个取得最优或并列最优性能，优于基线。

Comments 18 pages, 3 figures, 4 tables, accepted by COLM2026

From Visual Widgets to UI Code: Efficient Tool-Grounded Generation

从视觉控件到UI代码：高效的基于工具的生成

Houston H. Zhang, Tao Zhang, Li Gu, Linfeng Ye, Yuanhao Yu, Xinxin Zuo, Yang Wang, Zhixiang Chi

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级工具框架WidgetGen，在6个多模态模型和1000个控件上，其视觉重建指标优于直接提示和Widget2Code，且重建的图像-代码对可提升Qwen系列模型性能

Comments ECCV2026 (MUCG Workshop)

Does It Render Everywhere? A Study of Cross-Environment Compatibility in MLLM-Generated Webpages

它是否在所有环境中都能渲染？对多模态大语言模型（MLLM）生成网页的跨环境兼容性研究

Ziyun Guo, Jingyu Xiao, Yuqiang Sun, Yintong Huo

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

AI总结 该研究针对MLLM生成网页的跨环境兼容性问题，构建WebCompat数据集并开发XCompat检测器，发现68%的网页存在兼容性问题，XCompat的F1分数达0.903且性能优于现有工具与基线方法。

Developing LLM-based Multi-Agent Systems in Software Engineering: A Mixed-Method Experience Report

在软件工程中开发基于大语言模型（LLM）的多智能体系统：一项混合方法经验报告

Mariama Celi Serafim De Oliveira, Motunrayo Osatohanmen Ibiyo, Marco Gianrusso, Claudio Di Sipio, Davide Di Ruscio, Phuong T. Nguyen

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

AI总结 本文通过定量和定性分析，梳理软件工程中基于LLM的MAS现有框架，发现其基本组件覆盖良好但缺高级功能，摘要任务ROUGE分数无显著差异，为相关人员选框架提供指导。

Comments The paper has been peer reviewed and accepted for publication with the Empirical Software Engineering journal

INSIDE the Student's Mind: Jointly Modeling Latent Reasoning and Action in LLM Student Simulators

洞察学生的思维：在LLM学生模拟器中联合建模潜在推理与行动

Rose Niousha, Minwoo Kang, Narges Norouzi

机构 * University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM学生模拟器仅复现学生行动却未捕捉其潜在推理的问题，提出INSIDE框架，通过在配对思考轨迹与行动上微调LLM，提升了模拟行动保真度与推理对齐度，最高对齐度达57.9%。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026

Activation Probes Surface Code-Security Signals that the Model's Output Misses

激活探针：挖掘模型输出遗漏的表面代码安全信号

Ivan Wiryadi

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

AI总结 本研究提出用线性探针分析开源审查器模型的激活值，发现其携带了仅通过模型提示无法获取的代码安全信号，可有效区分有漏洞与修复后的函数。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted at the TAIGR workshop, ICML 2026

Refined^2 Environment Classifiers

改进型^2环境分类器

Yuito Murase, Atsushi Igarashi

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

AI总结 本文针对带可变状态的MetaML风格多阶段编程，提出改进型环境分类器类型系统，排除有害作用域外溢，实现多级代码生成等功能，在Rocq中完成实现与机械化证明。

How Reasoning Shapes Social Bias in LLM-Generated Code?

推理如何塑造大语言模型生成代码中的社会偏见？

Weifeng Sun, Jieke Shi, Zhou Yang, Yuchen Chen, Hongyan Li, Meng Yan, David Lo

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

AI总结 该研究首次系统探究基于推理的代码生成中的社会偏见，发现推理可降低偏见但会影响代码质量，进而提出ProbeDebias框架，有效检测并缓解代码偏见，同时保持较高质量。

Comments ASE 2026

AgentExecutor: Partial Code Execution via Agentic Context Generation

AgentExecutor：基于智能体上下文生成的部分代码执行工具

Junkai Chen, Chengran Yang, Xing Hu, Zhenhao Li, Xin Xia, David Lo

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

AI总结 本文提出多智能体框架AgentExecutor，通过三阶段设计和自适应优化策略提升部分代码执行效果，在两个数据集上的覆盖度、执行时间和成本均优于现有最优方法Treefix。

Comments ASE 2026

Exploring Dependence, Overreliance, and Addiction Related Behaviors Associated with Large Language Model Use Among Software Engineers

探索软件工程师使用大语言模型（LLMs）相关的依赖、过度依赖及成瘾相关行为

Ronnie de Souza Santos, Italo Santos, Matheus de Moraes Leça, Cleyton Magalhaes, Mairieli Wessel

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

AI总结 本研究通过对119名软件从业者的调查，分析了工程师使用LLMs时的依赖、过度依赖及成瘾相关行为，发现LLMs已成为软件工程的习惯性工具，多数使用具功能性，需促进适当依赖。

Improving Auto-Design of Neural PDE Solvers with a Domain-Specific Language

用领域特定语言改进神经偏微分方程求解器的自动设计

Shengxin Kong, Liwen Xu, Jingwen Fu

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

AI总结 该研究提出ADSL-PDE领域特定语言，通过结构化搜索空间提升神经PDE求解器自动设计的搜索效率与优化稳定性，前十次迭代性能提升超52%。

Global Optimization and Inference-Time Region Grafting for Agentic Workflows

智能体工作流的全局优化与推理时区域嫁接

Donghyeok Koh, Gyuwan Kim, Jinyeong Bak, Seung-Hoon Na, Tao Yang, Haneol Jang, Cheoneum Park

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

AI总结 本文提出GRAFT方法，通过保留全局优化工作流并局部替换选定区域实现智能体工作流的实例级自适应，在多类任务上较MaAS平均提升3.85个百分点，且执行器升级无需重新优化全局工作流。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

On Automated and Explainable Provenance of AI-Generated Code

人工智能生成代码的自动化且可解释的来源研究

Alejandro Velasco, Nathan Wintersgill, Trevor Stalnaker, Oscar Chaparro, Denys Poshyvanyk

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

AI总结 针对AI生成代码来源不透明的问题，本文提出需构建可解释来源的下一代CodeGenAI工具，结合实证研究与因果可解释技术，明确了相关研究挑战。

Weights or Skills? A Survey of Robot-Learning Techniques: from Action-Predicting Weights to Robots that Write their Own Skills

权重还是技能？机器人学习技术综述：从动作预测权重到自主编写技能的机器人

Gaytri Jena, Kapil Wanaskar, Vinija Jain, Aman Chadha, Vasu Sharma, Amitava Das

专题命中 代码生成 ：program synthesis(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本综述围绕机器人学习的“权重vs技能”轴，梳理两类技术的分类、自我提升机制与开放问题，考察77个代表性系统，为机器人学习领域提供分析框架。

Comments 40 pages, 11 figures, 11 tables

TCPO: Turn-Level Credit Policy Optimization

TCPO：回合级信用策略优化

Sicong Liao, Zhi Chen, Yaohua Tang

机构 * Moore Threads AI（摩尔线程人工智能） 纠错

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

AI总结 该研究针对验证器引导多回合强化学习的信用分配问题，提出TCPO方法，在多类任务和模型上提升了LLM的多回合推理与智能体性能。

AgentSLABench: Evaluating and Benchmarking Agentic Systems Under Resource Constraints

AgentSLABench：资源约束下智能体系统的评估与基准测试

Meher Bhaskar Madiraju, Meher Sai Preetam Madiraju

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

AI总结 本研究提出AgentSLABench框架，在资源约束下评估自主AI智能体，通过多维度指标分析发现专用智能体表现优于通用基线，验证了效率调整成功率的重要性并开放相关资源。

Comments 7 pages, 2 figures, 9 tables. Code, sealed test sets, and profiling artifacts available at: https://github.com/MeherBhaskar/agentslabench

Lightning OPD 2.0: Mitigating Style Bias in Cross-Teacher On-Policy Distillation for Large Reasoning Models

Lightning OPD 2.0：缓解大型推理模型跨教师在线策略蒸馏中的风格偏差

Yecheng Wu, Song Han, Han Cai

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 Lightning OPD 2.0通过交叉拟合风格残差化缓解大型推理模型跨教师在线策略蒸馏的风格偏差，在数学推理与代码生成基准中优于原方法，实现了跨教师设置下的性能提升。

When Specifications Conflict: A Symmetry-Based Framework for Measuring LLM Preferences

当规范冲突时：一种基于对称性的测量大语言模型（LLM）偏好的框架

Tairan Wang, Liang Zhou, Zikang Zhan, Pingchuan Yan

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

AI总结 本研究提出基于对称性的框架，通过含550个实例的数学基准等评估，发现LLM在冲突规范下有系统性偏好，排序为形式类>纯自然语言>输入-输出示例，可跨领域应用。

Comments Submitted to AAAI 2027

VISA: A Structured Description Protocol for Agent-Based Simulation Models Towards Machine Reproducibility

VISA：面向智能体可复现性的智能体仿真模型结构化描述协议

Zhou He

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

AI总结 该研究提出VISA结构化描述协议，通过八个表格及可执行规则、LLM技能提升智能体模型可复现性，在三类平台的ABMs上验证了其有效性，将复现障碍转化为可处理的依赖项。

The Case for Vibe Modeling: A Missing Step in AI-Based Trustworthy Software Development

氛围建模的必要性：基于AI的可信软件开发中缺失的一环

Shalini Chakraborty, Michael Mittermaier, Judith Michael

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

AI总结 本文提出在AI辅助软件开发中引入氛围建模作为轻量中间抽象，通过学生调查验证其在提升LLM输出理解、降低验证工作量及增强信任方面的潜力，为可信AI软件工程研究提供方向。

Comments 7 pages, 1 figure

Beyond the Best Teacher: Expanding and Compressing the Reasoning Solution Manifold

超越最优教师：扩展与压缩推理解流形

Songshuo Lu, Zhi Chen, Yaohua Tang

机构 * Moore Threads AI（摩尔线程人工智能） 纠错

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

AI总结 该研究提出“先扩展后压缩”框架，结合RGRPO与TU-OPD等技术，构建互补教师并集并压缩，使Qwen3-1.7B学生模型在数学推理等三领域优于最强单教师，实现性能提升。

RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI

RadHarmony：智能体AI时代的放射数据处理方案

Frank Li, Bardia Khosravi, Mohammadreza Chavoshi, Theo Dapamede, YoungSeok Jeon, Janice Newsome, Hari Trivedi, Judy Gichoya

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 RadHarmony是一款开源Python库，用于统一处理异构放射数据集，引入AI智能体技能简化数据集整合，可预训练视觉Transformer基线并提供相关代码与模型权重。

A Control System, a Dataset, and a Recipe for Making Frozen LLM Agents Learn a Domain

一种用于使冻结的语言模型智能体学习领域的控制系统、数据集和方法

Debjyoti Paul

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 研究如何让冻结的语言模型智能体学习领域，核心方法是将框架视为特定动作空间，用经典强化学习在线学习策略并以多目标奖励评分，贡献包括用DSPy实例化系统并评估，还发布相关代码、任务套件、训练日志及部署方法。

Comments 8 pages, 1 figure, 3 tables. Code and dataset: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

Patterns of Learner-AI Interaction and Academic Performance in an Object-Oriented Programming Course

面向对象编程课程中学习者与人工智能交互模式及学业表现

Marina Lepp

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

AI总结 研究面向对象编程课程中学习者与人工智能交互模式，通过对210名本科生调查，发现学生用GenAI多在寻求解释和调试，聚类出五种交互模式，表明自主使用GenAI不会带来学习提升，强调教学指导下人工智能使用的重要性。

Comments This work has been accepted for publication at the IEEE Frontiers in Education (FIE) 2026 Conference. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist

OmniQEC：通过人工智能科学家发现实用的量子纠错码

Ge Yan, Shanchuan Li, Pengyue Ma, Qixin Zhang, Pingchuan Ma, Jianping Wang, Min-Hsiu Hsieh, Yuxuan Du

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

AI总结 研究旨在发现实用量子纠错码，核心方法是用OmniQEC，它结合自我进化推理与慢快协同工作流程，通过代码级代理探索候选方案并经电路级评估反馈证据。贡献是发现的代码性能优且硬件友好，为大语言模型辅助量子纠错发现奠基。

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Generative Artificial Intelligence (GenAI) to convert images of queuing networks into verifiable simulation models: an open-weight LLM workflow approach

生成式人工智能（GenAI）将排队网络图像转换为可验证的仿真模型：一种开放权重的大语言模型工作流方法

Thomas Monks, Alison Harper, Amy Heather, Navonil Mustafee

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

AI总结 研究提出Sketch2DES工作流，利用开放权重LLMs将排队网络图像转换为可验证仿真模型，经多阶段处理，在多图表评估中各阶段可靠性高，相比直接代码生成提升多项性能，证明结构化工作流模型生成对LLM辅助仿真建模的可行性。

Benchmarking LLMs for Verilog Design Flows

对用于Verilog设计流程的大语言模型进行基准测试

Angshuman Chakravertty, Rahul Koshti, Buddhi Prakash Sharma, Vinay Chamola

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

AI总结 研究针对大语言模型生成Verilog RTL代码能力的基准测试问题，提出含特定流程的可重复平台，经测试提升了开源模型的语法有效性和模拟通过率，且平台与数据集开源，利于生成式人工智能在硬件设计工作流的评估。

Comments 7 pages, 3 figures, 3 tables. Manuscript prepared for submission to IEEE Design & Test