代码大模型 / AI 编程

Counterexample Guided Learning in the Large using Reasoning Agents

使用推理代理的大规模反例引导学习

Hongyi Liu, Frederic Sala, Thomas Reps, Adithya Murali

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出反例引导的LLM正则表达式归纳框架，通过验证器反馈和代理策略（如反思与修复循环）显著提升样本效率和复杂任务成功率。

Comments Code, data, and resources are publicly available for research purposes: https://github.com/Lhtie/CEGML

Context-Based Adversarial Attacks on AI Code Generators: Vulnerability Analysis and Implications

基于上下文的AI代码生成器对抗攻击：漏洞分析与影响

Walther A. Del Orbe, John D. Hastings, Varghese Vaidyan

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

AI总结 研究通过2800次实验，发现上下文对抗攻击使代码生成漏洞增加10.7倍，并提出双层防御框架实现89.1%检测率。

Comments 6 pages, 8 tables

AutoPDE: Reliable Agentic PDE Solving via Explicitly Represented Solver Strategies

AutoPDE: 通过显式表示的求解器策略实现可靠的智能体PDE求解

Huanshuo Dong, Keyao Zhang, Hong Wang, Zhezheng Hao, Zhiwei Zhuang, Ziyan Liu, Jiacong Wang, Gengyuan Liu, Xin Jin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoPDE，一种将求解器策略作为显式对象维护的代码智能体，通过PDE分析、数值方法选择和自适应调优三阶段构建策略，在PDE Agent Bench上达到54.5%的通过率，比最强基线提升14.2个百分点。

OpenRTLSet: A Fully Open-Source Dataset for Large Language Model-based Verilog Module Design

OpenRTLSet: 基于大语言模型的Verilog模块设计的完全开源数据集

Jinghua Wang, Lily Jiaxin Wan, Sanjana Pingali, Scott Smith, Manvi Jha, Shalini Sivakumar, Xing Zhao, Kaiwen Cao, Deming Chen

机构 * UIUC-ChenLab（UIUC-陈实验室） 纠错

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

AI总结 提出最大完全开源硬件设计数据集OpenRTLSet，包含13万+多样Verilog代码样本，结合GitHub代码、VHDL和C/C++翻译，利用DeepSeek-R1生成自然语言描述，支持多种语言模型微调，证明开源方法在硬件设计中的优越性。

Comments Accepted by ICLAD'25

Journal ref 2025 IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD), Stanford, CA, USA, 2025, pp. 212-218

TENP: Trapezoidal Expert Neuron Pruning For Mixture-of-Experts

TENP：用于混合专家的梯形专家神经元剪枝

Jiangyang He, Shaolin Zhu, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院 TJUNLP实验室） 纠错

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

AI总结 提出TENP框架，通过识别重要专家并对其余专家进行神经元剪枝，保留梯形参数模式，在40%路由专家稀疏度和平均63.76%激活参数下，DeepSeek模型准确率仅下降1点，代码生成任务提升10%。

AsyncLane: Decoupling Refinement from Advancement in Diffusion Language Model Decoding

AsyncLane: 扩散语言模型解码中精炼与推进的解耦

Yingxuan Ren, Yuxuan Lou, Yong Liu, Pengcheng Fang, Ziming Wang, Pengfei Zhou, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

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

AI总结 提出AsyncLane，一种无需训练的解码调度器，通过将生成过程分叉为精炼和推进两个通道，解耦块间依赖，在保持质量的同时显著提升扩散语言模型的解码吞吐量。

Self-Evolving Scientific Agent Discovers Generalizable Physically-Reasoned Fluid Control

自进化科学智能体发现可泛化的物理推理流体控制

Boai Sun, Wenjin Guo, Zongmin Yu, Liu Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种由大语言模型驱动的自进化科学智能体工作流，通过迭代代码生成和物理仿真诊断，自动构建可解释的控制器，并在欠驱动双关节狗鲨游泳器目标到达任务中实现零样本泛化。

RecurGuard: Runtime Monitoring for Reasoning-Token Consumption Attacks

RecurGuard: 推理令牌消耗攻击的运行时监控

Abid Aziz, Hafsa Binte Kibria

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Rajshahi University of Engineering & Technology（拉贾克西希大学工程与技术学院） 纠错

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

AI总结 RecurGuard通过监控推理轨迹的重复率、体积增长和查询进展三个信号，实时检测并阻止推理令牌消耗攻击，在DS-R1-Qwen-7B上对OverThink和ExtendAttack的检测率分别达99%和92%，且误报率接近零。

Empirical Study on the Characteristics and Evolution of AI-usage in GitHub Repositories: Evidence from Code Comments

GitHub仓库中AI使用特征与演化的实证研究：来自代码注释的证据

Abdullah Al Mujahid, Preetha Chatterjee, Mia Mohammad Imran

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

AI总结 通过分析35,361条提及AI的GitHub代码注释及后续提交，发现开发者主要用LLM实现代码，随后频繁重构、集成和修复，AI引用从代码生成转向知识支持和代码增强。

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Validation-Centric AI-Assisted GPU Porting of a 250,000+ Line Legacy Weather Simulation Code

面向验证的25万行以上遗留气象模拟代码的AI辅助GPU移植

Tetsuya Hoshino, Masaya Kato, Kazuhisa Tsuboki, Daichi Mukunoki, Takahiro Katagiri, Toshihiro Hanawa

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文以遗留Fortran气象模拟代码CReSS为例，提出面向验证的AI辅助GPU移植工作流，为162个内核生成经数值验证的GPU实现，获5.1倍应用级加速，还检测到5个内核的数值不一致。

Comments 11 pages, 1 figure, 3 tables. Submitted to AgenticAI4HPC 2026

Embedding Large Language Models into Flow Controls: An Agentic Framework for Adaptive and Trustworthy Automated Cooking

将大语言模型嵌入流程控制：一种用于自适应且可信的自动化烹饪的智能体框架

Zihan Song, Hongwei Huang, Yueshuo Sun, Yonglin Tian, Fei-Yue Wang, Bai Li

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 针对自动化烹饪机器人的个性化与可信性问题，提出智能体框架，通过多智能体分解需求、分阶段生成执行代码，实验验证其在真实场景中可靠且实用。

CommBench: Can LLMs Write Correct and Efficient GPU Communication Code?

CommBench：大语言模型能编写正确且高效的GPU通信代码吗？

Shuang Ma, Yuyi Li, Yihan Zhang, Hezhi Xie, Danyang Chen, Shuyang Ji, Ziming Mao, Cheng Ji, Ansha Prashanth, Wenting Yang, Yiran Wang, Chihan Cui, Pei Yu Lin, Ion Stoica, Yang Zhou

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文提出GPU通信编程综合基准CommBench，评估发现最强代码生成模型GPT-5.5仅在30.7%任务中实现正确高效的GPU通信代码，凸显LLMs与专家水平的差距。

Generative AI and Foundation Models in Medical Image

医学影像中的生成式AI与基础模型

Masahiro Oda

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； Graduate School of Informatics, Nagoya University（名古屋大学信息学研究科） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 本文概述生成式AI相关的扩散模型、LLMs及基础模型，介绍其在医疗辅助中的应用，探讨基础模型的构建方法与医疗应用，并研究利用国家资源开发医疗辅助AI的路径。

Comments Review Article

Journal ref Radiological Physics and Technology, vol.18, pp.937-948, 2025

Robust Interpretation of Historical Documents in Knowledge Graphs Through Query Inference and Execution

通过查询推理和执行对知识图谱中的历史文档进行鲁棒解释

Sebastià Nicolau, Adrià Molina, Oriol Ramos Terrades, Josep Lladós

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究如何在利用大语言模型泛化能力时保证可靠性，提出智能检索系统，比较传统RAG与智能GraphRAG架构，引入半符号框架，通过单词识别与代码生成协作构建鲁棒检索查询，提升历史文档分析准确性与可验证性。

Comments Accepted at ICDAR2026

CircuitWeave: Topology-Behavior Alignment for Executable Multimodal RTL Generation

CircuitWeave：用于可执行多模态RTL生成的拓扑-行为对齐

Jiahao Feng, Haiyan Qin, Zhiwei Xie, Wang Kang

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究如何从自然语言规范生成RTL，提出CircuitWeave合同介导多模态框架，从原理图和文本提取合同并融合，通过联合目标监督相关过程，在生成可执行RTL上取得较好效果，部分指标高于无原理图的情况。

Pattern-Guided Design Space Exploration for FPGA Accelerator Design

用于FPGA加速器设计的模式引导设计空间探索

Jialiang Zhang, Weiman Yan, Yuelin Zou

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究针对FPGA加速器设计中因调度决策产生的组合设计空间问题，提出PATTERNDSE框架，将重复计算模式映射到调度空间，经多步骤评估候选调度，在六个内核上验证其能大幅减少候选者数量且保持最佳延迟，提升设计效率。

Comments 6 pages, 4 figures, IEEE ICECCME conference

From Interpretation to Compilation: Compilation-Based Execution of Semantic Operators [Vision]

从解释到编译：基于编译的语义算子执行 [视觉]

Wenkai Dong, Yifan Wang

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

AI总结 研究语义算子系统执行效率问题，提出基于编译的执行方法，在编译时调用LLM将算子规范转为可执行代码，本地运行减少调用次数，应用于多种算子并集成到系统，初步结果显示减少了执行时间和调用次数，还拓展了LLM在该领域的角色认知。

PVDetector: Detecting Prompt Injection Attacks on Purpose-Specific LLM Agents through Policy-Violation Concept Analysis

PVDetector：通过策略违规概念分析检测针对特定目的大语言模型代理的提示注入攻击

Junhui Wang, Hangtao Zhang, Zhirun Zheng, Li Zeng, Jiejun Xiao, Xi Luo, Lihua Yin, Saiqin Long

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究针对特定目的LLM代理的提示注入攻击，提出PVDetector框架，通过测量与离线派生的PV概念的隐藏状态对齐来检测攻击，实验表明该方法误报率低、开销小，性能优于现有方法。

Comments Accepted to ACM MM 2026. Code: https://github.com/Claresigle/PVDetector

Programming-by-Example for Batch-Editing Collision Meshes in 3D Software

3D软件中用于批量编辑碰撞网格的示例编程

Gengyang Xu, Dongwei Xiao, Hengcheng Zhu, Yiteng Peng, Wei Meng, Shuai Wang, Shing-Chi Cheung

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 针对3D软件中碰撞网格编辑难题，提出神经符号程序合成方法，将任务转化为例程编程问题，通过MeshForge工具实现，在6 hundred个碰撞网格的24个任务中评估，成功合成多数任务，平均所需演示次数和合成时间较少。

ATLAS: Automated HLS for DL-Optimized FPGAs

ATLAS：用于DL优化FPGA的自动化高级综合

Ruthwik Reddy Sunketa, Aman Arora

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究针对FPGA架构中加速DL推理的问题，提出ATLAS全自动流程，以高级DL模型描述为起点，利用GEMM作为通用抽象层，由hls4ml - GEMM和GEMM IP生成器组成，实现无需手动RTL设计的硬件实现，评估了11个DL设计。

Beyond Item Order: Temporal Gap Tokenization for Generative Recommendation with Semantic IDs

超越项目顺序：用于基于语义ID的生成式推荐的时间间隔令牌化

Chengkai Huang, Tianqi Gao, Hongtao Huang, Quan Z. Sheng, Lina Yao

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究基于语义ID的生成式推荐，提出ChronoSID框架。从互补视角注入时间信号，一是用时间感知掩码自编码器，二是离散时间间隔为令牌与语义ID交织。实验表明其优于基线，消融研究验证组件贡献。

Query-Centric Optimization of AI Workflows via Approximate Query Processing and Proxy Models

基于近似查询处理和代理模型的AI工作流查询中心优化

Huayi Wang, Jun Xu, Gromit Yeuk-Yin Chan

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出将AI工作流视为声明式查询，利用近似查询处理（AQP）和代理模型（PM）过滤减少昂贵模型调用，在TPC-DS和LLM流水线上实现85-90%和60-70%的调用减少。

A differential derivation of the Obara-Saika relation for Gaussian electron repulsion integrals

高斯电子排斥积分的Obara-Saika关系的微分推导

Charles C. Forgy, David A. Mazziotti

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出基于高斯基函数微分关系的Obara-Saika垂直递推关系的新推导，识别所有非零原始项，具有教学价值并适用于GPU并行实现。

Comments 21 pages, no figures

Generated, Parallel, Scalable? A Study of Agentic AI-Generated Julia Code on Supercomputers

生成、并行、可扩展？超级计算机上智能体AI生成的Julia代码研究

Linus Bantel, Anna-Lena Roth, Jonas Posner, Dirk Pflüger

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 研究智能体AI生成并行Julia代码的能力，发现小规模输入可靠但大规模扩展时出现死锁等问题，商业模型优于开源模型。

Structuring Transparency: Developing Domain-Specific Generative AI Declaration Frameworks in Higher Education

构建透明度：开发高等教育中特定领域生成式AI声明框架

Nicholas Micallef, Olga Petrovska

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 针对高等教育中通用AI声明不足的问题，提出基于GenAI使用分类法的两种任务特定声明结构（写作和编程），以促进学术诚信和AI素养。

Claude Code-Driving Scenario Mining for the Argoverse 2 Challenge

Claude Code驱动的Argoverse 2挑战赛场景挖掘

Wei Deng, Caoshengzhe Xue, Shuaikun Liu, Zhaohong Liu, Mengshi Qi, Huadong Ma

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

专题命中 代码生成 ：code generation(abstract)

AI总结 提出四阶段管道：Claude Code自主生成代码、迭代训练集筛选、语义代码审查和场景级验证，用于Argoverse 2场景挖掘挑战。