代码大模型 / AI 编程

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。

To Ban or not to Ban? How Open Source Projects Govern GenAI Contributions

超越禁止AI：开放源代码软件社区中生成式AI治理的初步探索

Wenhao Yang, Runzhi He, Minghui Zhou

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

AI总结 本文通过分析67个高可见度的开源项目，探讨生成式AI在开源社区中的治理问题，识别出三种治理方向和12种策略，强调治理需协调责任、验证、审查能力等多方面。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Characterizing Real-World Bugs in Tile Programs for Automated Bug Detection

刻画用于自动化Bug检测的Tile程序中的现实世界Bug

Ravishka Rathnasuriya, Zihe Song, Nidhi Majoju, Aaryaa Moharir, Tingxi Li, Wei Yang, Tao Xie

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

AI总结 本文首次系统研究了Tile程序代码生成中的Bug，通过收集401个GitHubbug报告，识别出301个Tile程序代码生成Bug，分析其根本原因、症状、输入模式、触发测试或acles以及修复策略，为构建针对Tile编译器基础设施的调试、测试和修复工具提供基础见解。

Comments In Proceedings of the 35th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2026)

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。

Comments Comments are welcome

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

KG2Code: Bridging Knowledge Graphs and Large Language Models via Executable Code for Question Answering

KG2Code：通过可执行代码连接知识图谱与大语言模型以进行问答

Yike Wu, Nan Hu, Guilin Qi, Guohui Xiao, Chen Jiang, Xinchun Zou, Yuchen Lu, Songlin Zhai, Yongrui Chen, Yuyang Zhang, Xiaoguang Li, Lifeng Shang, Jiaoyan Chen, Jeff Z. Pan

机构 * Southeast University（东南大学） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其交叉应用重点实验室（东南大学）） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 研究针对知识图谱问答中现有方法的局限，提出KG2Code方法，将知识图谱转换为代码表示，在此基础上构建KG2Code-QA框架，把KGQA作为代码生成任务，还构建代码语料库，训练后的模型在KGQA任务中表现优异且泛化性强。

HELIOS: An LLM-Driven Autonomous Indirect Trajectory Optimization Agent

HELIOS：一个由大语言模型驱动的自主间接轨迹优化智能体

An-yi Huang

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

AI总结 研究低推力轨迹优化面临的问题，提出基于大语言模型的HELIOS智能体，能自主进行PMP符号推导等。其创新包括约束自适应推导框架等，实验表明可解决多种轨迹优化问题，验证了模型无关架构及模型规模与推导能力的正相关。

TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning

TableMind: 一种用于工具增强表格推理的自主程序化代理

Chuang Jiang, Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Qingyang Mao, Jie Ouyang, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 TableMind通过两阶段训练策略提升表格推理能力，实现自主程序化代理的高效推理与代码生成。

Comments Comments: 10 pages, 6 figures. Submitted to WSDM 2026

Coupled Hierarchical Search over Topology and Execution for Agentic Workflow Synthesis

用于智能工作流合成的拓扑与执行耦合分层搜索

Dong Li, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Wei Cheng, Zhengzhang Chen, Xintao Wu, Zhong Chen, Chen Zhao, Haifeng Chen

机构 * Baylor University（贝勒大学） ； NEC Laboratories America（美国NEC实验室） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型结构化工作流创建自动化难题，提出拓扑与执行耦合的搜索范式，引入HierFlow架构，通过反馈引导拓扑调整与树搜索优化子工作流，经多基准测试验证其性能优于基线，平衡了质量与效率且无需额外训练。

DeepFeature: LLM-Empowered Context-aware Feature Generation for Wearable Biosignals

DeepFeature: 基于迭代上下文感知的可穿戴生物信号特征生成

Kaiwei Liu, Yuting He, Bufang Yang, Mu Yuan, Chun Man Victor Wong, Ho Pong Andrew Sze, Zhenyu Yan, Hongkai Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） ； Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute（香港应用科学和技术研究院） 纠错

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

AI总结 DeepFeature是一种基于大语言模型的上下文感知特征生成框架，通过多源特征生成机制和迭代特征细化过程，提升可穿戴生物信号的特征提取效果。

An LLM-Driven Workflow for Automated Process Control Strategy Generation and Tuning from Dynamic Process Models

一种由大语言模型驱动的工作流程，用于从动态过程模型自动生成和调整过程控制策略

Ari Luna Rueda, Eike Cramer, Klaus Hellgardt, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出由大语言模型驱动的工作流程，用于从动态过程模型自动生成和调整控制策略，将设计任务分解为多步骤，经执行验证和修复，在气体预热器基准测试中生成控制结构与环境，贝叶斯优化降低闭环性能目标约26.5%，证明方法可行性。

Profiling Lightweight Large Language Models

轻量级大语言模型剖析

Tomohiro Harada, Enrique Alba, Gabriel Luque

机构 * Graduate School of Science and Engineering, Saitama University（埼玉大学理工学研究科） ； ITIS, University of Malaga（马拉加大学信息技术与系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究轻量级大语言模型在资源受限环境中的情况，提出基于PTME的实验框架，通过硬件级测量联合测量精度、时间、内存和能耗，对一组模型进行测试，发现代理描述符不足，揭示非主导配置，为不同资源下选模型提供指导。

Tractable Hierarchical Control of Autoregressive Language Models

自回归语言模型的可处理分层控制

Max Scribner, Antonio Vergari, Vaishak Belle

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 研究如何约束自回归大语言模型生成，核心方法是将其提炼为可处理概率模型，利用有限时长$LR(k)$文法可多项式时间计算满足情况的特性，实现对LLM生成的有效约束与引导，确保输出满足形式句法约束。

Comments 21 pages, 4 figures, 2 algorithms

Concept Concentration for Faithful Representation Intervention

用于忠实表示干预的概念集中化

Hongzheng Yang, Yongqiang Chen, Zeyu Qin, Tongliang Liu, Chaowei Xiao, Kun Zhang, Bo Han

机构 * SAIC Centre, USYD（SAIC中心） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型表示干预中定位忠实概念的问题，提出概念集中化（COCA）方法，通过重构训练数据简化决策边界，有效降低分布内和分布外越狱成功率，且在常规任务上保持性能。

Comments ICML'26; Hongzheng and Yongqiang contributed equally; project page: https://causalcoat.github.io/coca

EvoThink: Evolving Thinking in Large Reasoning Models via Self-Pruning and Aha-Moment Preference Optimization

EvoThink：通过自剪枝和顿悟时刻偏好优化在大型推理模型中进化思维

Xinbang Dai, Zheyu Xin, Huikang Hu, Lin Ren, Rihui Jin, Guohui Xiao, Guilin Qi, Kuicai Dong, Zhaocheng Du, Yuyang Zhang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Noah’s Ark Lab（诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对大型推理模型过度思考问题，提出EvoThink框架，含自剪枝训练和顿悟时刻偏好优化两个关键组件，能减少冗余验证、探索新推理路径，经评估可提高推理效率与能力。

Comments 9 pages, 7 figures, accepted by IJCAI 2026

RoboInspector: Unveiling the Unreliability of Policy Code for LLM-enabled Robotic Manipulation

RoboInspector：揭示用于基于大语言模型的机器人操作的策略代码的不可靠性

Chenduo Ying, Linkang Du, Peng Cheng, Yuanchao Shu

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

AI总结 研究基于大语言模型的机器人操作中策略代码不可靠问题，设计RoboInspector从任务复杂性和指令粒度揭示其不可靠性，通过实验识别四种不可靠行为及原因，还引入优化方法，可提高策略代码生成可靠性达35%。

Comments Accepted to ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

Automating structural reliability analysis with a multi-agent large language model framework

使用多智能体大语言模型框架实现结构可靠性分析自动化

Jaehwan Jeon, Chang Hee Lee, Taeyong Kim

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

AI总结 研究提出多智能体大语言模型框架，通过专门智能体处理结构可靠性分析流程，用QLoRA微调方法规划器，由确定性求解器计算结果，降低专业知识壁垒，保持计算可信度，实现结构可靠性分析自动化。

Comments 41 pages, 10 figures. Submitted to Automation in Construction

Rethinking Heterogeneous LLM Merging: A Weighted Model Averaging Perspective

重新思考异构语言模型合并：加权模型平均视角

Jiahe Fan, Yinghao Hou, Si Chen, Aiyuan Zhang, Hong Xie, Defu Lian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究异构语言模型合并问题，通过无训练的维度适配和比率控制插值，在联合式与交叉式合并中进行实验，结果表明简单参数平均结合轻量级适配和比率控制是强大基线，揭示直接加权融合的限制及对复杂方法的制约。

Comments 17 pages, 3 figures, 20 tables, preprint

Theoretical Foundations of $\max$@$k$ Reinforcement Learning

$\max$@$k$强化学习的理论基础

Riccardo Poiani, Martino Bernasconi, Andrea Celli

机构 * Bocconi University（博科尼大学） 纠错

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

AI总结 研究有限 horizon 强化学习中$\max$@$k$学习问题，指出其与标准预期回报最大化不同，证明马尔可夫策略不足，识别状态增强，表征策略性能差距，表明学习更难，给出高效算法实现最优样本复杂度率。

Group Entropy-Controlled Policy Optimization

组熵控制策略优化

Guangran Cheng, Chengqi Lyu, Songyang Gao, Wenwei Zhang, Kai Chen

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

AI总结 研究针对大语言模型强化学习中异构任务的探索利用问题，提出组熵控制策略优化（GEPO）方法，利用组熵进行优势塑造，通过实验验证该方法优于GRPO等，能实现跨任务平衡改进并保持任务探索水平。

Comments 16 pages, 5 figures

From Overload to Insights: How AI Agents Can Support Scientists in Analyzing Complex Data

从过载到洞察：人工智能代理如何支持科学家分析复杂数据

Tim Fuchs, Luca Gelisio, Steffen Hauf, Walid Maalej

机构 * European XFEL（欧洲X射线自由电子激光设施） 纠错

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

AI总结 针对欧洲XFEL科学家分析复杂数据面临的挑战，设计并评估智能AI系统。采用设计科学研究方法，经多项研究开发并评估两原型，确定关键挑战，得出对AI代理的要求及设计建议，为开发可维护的AI支持提供指导。

Comments Accepted for publication at the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution

Constraint-Anchored Reasoning Traces

约束锚定推理轨迹

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 研究自回归多模态大语言模型错误滚雪球问题，提出神经符号框架CART，将自然语言推理与符号约束断言交织，经双管齐下的模块验证约束，防止错误传播，在多基准测试中降低滚雪球率、提高准确率并控制推理开销。

Comments 15 pages, ACM MM 2026

Model-Driven Discipline for Multi-Agent LLMs: Requirement-to-Verification Generation of Traceable System Models

多智能体大语言模型的模型驱动规范：可追溯系统模型的需求到验证生成

Ran Wei, Le Zhu, Haochi Wang, Ruizhe Yang, Jiapeng Guan, Siyuan Ji, Yuchen Hu, Zhe Jiang, Xiangyang Ji

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

AI总结 针对软件复杂性问题，提出RADIANT方法，结合MDE与多智能体LLMs用于系统开发。能从需求模型自动生成异构模型及可追溯链接，进行变更影响分析和形式验证。评估显示可提高语法有效性和可执行性，减少开发时间并可跨领域应用。

PPO-HSC: An Exploratory Reinforcement Learning Framework Based on Wide-Area Policy Coverage Optimization

PPO-HSC：基于广域策略覆盖优化的探索性强化学习框架

Yujie Shen, Haowen Chen

机构 * School of Mathematics, Hunan University（湖南大学数学学院） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 PPO-HSC是用于解决大语言模型微调中模式崩溃问题的探索性强化学习框架，通过纳入高阶采样覆盖奖励及维护动态轨迹库，提高解决方案多样性与状态空间覆盖，在数学推理和代码生成任务中表现出色。

Comments 13 pages, 3 figures