代码大模型 / AI 编程

LLM-Driven Heuristic Synthesis for Industrial Process Control: Lessons from Hot Steel Rolling

基于大语言模型的启发式合成在工业过程控制中的应用：来自热轧的启示

Nima H. Siboni, Seyedreza Kiamousavi, Emad Scharifi

机构 * Institute of Metal Forming, RWTH Aachen（RWTH亚琛大学金属成形研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的启发式合成框架，用于热轧过程控制，通过可解释的Python控制器生成和自动审计流程，结合结构化战略构思和可执行代码生成，实现对轧制高度、间歇时间和轧制速度的控制。

Can LLMs Perform Synthesis?

LLMs能否进行合成？

Derek Egolf, Yuhao Zhou, Stavros Tripakis

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

AI总结 本文比较了LLMs与符号工具在程序合成任务中的表现，发现符号工具在多个领域均优于Qwen和GPT-5，且执行时间更短。

Understanding by Reconstruction: Reversing the Software Development Process for LLM Pretraining

通过重构理解：为LLM预训练反转软件开发过程

Zhiyuan Zeng, Yichi Zhang, Yong Shan, Kai Hua, Siyuan Fang, Zhaiyu Liu, Jiaheng Liu, Haozhe Wang, Yining Zheng, Ming Ding, Ke Shen, Ge Zhang, Wenhao Huang, Xipeng Qiu

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

AI总结 本文提出通过重构软件开发过程来提升LLM性能，通过模拟多智能体轨迹生成更丰富的监督信号，实验显示在多个基准测试中效果显著。

Leveraging Large Language Models for Generalizing Peephole Optimizations

利用大型语言模型进行通用窥视优化

Chunhao Liao, Hongxu Xu, Xintong Zhou, Zhenyang Xu, Chengnian Sun

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

AI总结 本文提出LPG框架，利用大型语言模型进行窥视优化泛化，通过闭环工作流整合符号常量泛化、结构泛化、约束放松和位宽/精度泛化，提升优化规则的正确性和通用性。

An Agentic System for Schema Aware NL2SQL Generation

一种基于模式的代理系统用于自然语言到SQL生成

David Onyango, Naseef Mansoor

机构 * Project Path ； Minnesota State University Mankato（明尼苏达州立大学曼科托分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于模式的代理系统，利用小型语言模型作为主要代理，结合选择性LLM回退机制，降低计算成本，实验显示在BIRD基准上实现90%以上的成本节省。

Chain of Mindset: Reasoning with Adaptive Cognitive Modes

思维链：具有适应性认知模式的推理

Tianyi Jiang, Arctanx An, Hengyi Feng, Naixin Zhai, Haodong Li, Xiaomin Yu, Jiahui Liu, Hanwen Du, Shuo Zhang, Zhi Yang, Jie Huang, Youhua Li, Yongxin Ni, Huacan Wang, Ronghao Chen

机构 * PKU（北京大学） ； BJTU（北京理工大学） ； StepFun ； SUFE（上海财经大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； CityUHK（香港城市大学） ； QuantaAlpha（量子阿尔法） 纠错

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

AI总结 本文提出Chain of Mindset框架，通过动态选择不同认知模式提升推理效率，实验显示在多个基准测试中表现优异，准确率超越基线模型。

From Natural Language to Executable Option Strategies via Large Language Models

从自然语言到可执行期权策略的大型语言模型

Haochen Luo, Zhengzhao Lai, Junjie Xu, Yifan Li, Tang Pok Hin, Yuan Zhang, Chen Liu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； University of Science and Technology of China（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 本文提出Option Query Language，通过语法规则将期权市场抽象为高层 primitives，使LLM能作为语义解析器生成可执行期权策略，并通过新数据集验证其优于直接生成方法。

Generative AI for Quantum Circuits and Quantum Code: A Technical Review and Taxonomy

生成式AI用于量子电路和量子代码：技术综述与分类

Juhani Merilehto

机构 * University of Vaasa（瓦萨大学） ； University of Turku（图尔库大学） 纠错

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

AI总结 综述13个生成系统和5个支持数据集，探讨量子电路和代码生成的分类与训练方法，发现生成系统在语法和语义层面有所覆盖，但缺乏对量子硬件的端到端评估。

Comments 20 pages, 4 tables

Visual Set Program Synthesizer

视觉集合程序合成器

Zehua Cheng, Wei Dai, Wenhu Zhang, Thomas Lukasiewicz, Jiahao Sun

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Institute of Logic and Computation, TU Wien（维也纳技术大学逻辑与计算研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出通过视觉程序合成解决复杂视觉推理问题，引入Set-VQA基准测试，显著提升回答准确性并提高透明度。

Comments 10 pages, IEEE International Conference on Multimedia and Expo 2026

Journal ref IEEE International Conference on Multimedia and Expo 2026

VibeContract: The Missing Quality Assurance Piece in Vibe Coding

VibeContract： vibe编码中缺失的质量保证环节

Song Wang

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

AI总结 本文提出VibeContract框架，通过将高层次自然语言意图分解为任务序列并生成任务级合同，以提升LLM生成代码的正确性、鲁棒性和可维护性。

Prism: Efficient Test-Time Scaling via Hierarchical Search and Self-Verification for Discrete Diffusion Language Models

Prism：通过分层搜索和自验证实现离散扩散语言模型的高效测试时扩展

Jinbin Bai, Yixuan Li, Yuchen Zhu, Yi Xin, Qingyu Shi, Aosong Feng, Xiaohong Liu, Molei Tao, Jianru Xue, Xiangtai Li, Ming-Hsuan Yang

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

AI总结 本文提出Prism框架，通过分层轨迹搜索、局部分支和自验证反馈，提升离散扩散语言模型的测试时扩展效率与性能。

SVD Contextual Sparsity Predictors for Fast LLM Inference

基于SVD的上下文稀疏性预测器用于快速LLM推理

Georgii Serbin, Kirill Koshkin, Zhongao Sun, Anastasiya Bistrigova, C. C. Korikov

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

AI总结 本文提出一种无需训练的快速稀疏模式预测方法，利用截断感知SVD和阈值校准算法，加速ReGLUFFN的LLM推理，实验显示在保持低精度损失下，解码时间减少1.8倍。

QAQ: Bidirectional Semantic Coherence for Selecting High-Quality Synthetic Code Instructions

QAQ：双向语义一致性用于选择高质量的合成代码指令

Jiayin Lei, Ming Ma, Yunxi Duan, Chenxi Li, Tianming Yang

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

AI总结 本文提出QAQ框架，通过双向语义一致性评估合成数据质量，利用反向互信息量化答案对查询的信息增益，实验表明选择25%数据可达到全数据训练效果，提升数据筛选效率。

Comments 14 pages, 5 figures. Under review at ACL 2026

MOSAIC: Multi-agent Orchestration for Task-Intelligent Scientific Coding

MOSAIC：多智能体协作用于任务智能的科学编码

Siddeshwar Raghavan, Tanwi Mallick

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

AI总结 MOSAIC通过多智能体协作解决复杂科学编码任务，采用自反思和学生-教师模式提升准确性和鲁棒性。

Comments The paper requires a great deal of restructuring to be beneficial to the research community. We also identified some issues with the current experiments and improvements in LLM models which we want our work to reflect

DOVA: Deliberation-First Multi-Agent Orchestration for Autonomous Research Automation

DOVA：基于协商的多智能体协作以实现自主研究自动化

Aaron Shen, Alfred Shen

机构 * University of California, Berkeley, USA（加州大学伯克利分校） ； Amazon Web Services, USA（亚马逊网络服务） 纠错

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

AI总结 DOVA通过协商优先的协作机制、混合协同推理和自适应多层思考，提升多源信息整合与复杂任务处理能力，降低推理成本并提高回答准确性。

KernelFoundry: Hardware-aware evolutionary GPU kernel optimization

KernelFoundry: 带硬件意识的进化GPU内核优化

Nina Wiedemann, Quentin Leboutet, Michael Paulitsch, Diana Wofk, Benjamin Ummenhofer

机构 * Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

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

AI总结 KernelFoundry通过MAP-Elites搜索、元提示进化和模板参数优化，高效探索GPU内核设计空间，实现SYCL内核在KernelBench上的2.3倍加速。

LLM-HPC++: Evaluating LLM-Generated Modern C++ and MPI+OpenMP Codes for Scalable Mandelbrot Set Computation

LLM-HPC++: 评估LLM生成的现代C++和MPI+OpenMP代码用于可扩展的曼德勃罗集计算

Patrick Diehl, Noujoud Nader, Deepti Gupta

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

AI总结 本文评估了LLM生成的C++和MPI+OpenMP代码在曼德勃罗集计算中的性能，发现ChatGPT-4和5在语法精度和可扩展性方面表现突出。

AutoVeriFix+: High-Correctness RTL Generation via Trace-Aware Causal Fix and Semantic Redundancy Pruning

AutoVeriFix+: 通过轨迹感知因果修复和语义冗余剪枝实现高正确性的RTL生成

Yan Tan, Xiangchen Meng, Zijun Jiang, Yangdi Lyu

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

AI总结 AutoVeriFix+通过轨迹感知因果修复和语义冗余剪枝，提升Verilog代码生成的功能正确性与设计效率。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2509.08416

Context Before Code: An Experience Report on Vibe Coding in Practice

上下文在代码之前：关于在实践中使用Vibe编码的经验报告

Md Nasir Uddin Shuvo, Md Aidul Islam, Md Mahade Hasan, Muhammad Waseem, Pekka Abrahamsson

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

AI总结 本文报告了一个全栈团队在实践中应用Vibe编码构建多项目代理学习平台和学术检索增强生成系统，并探讨了生成代码在隔离约束和架构设计上的不足。

Comments 6 Pages, 1 Figure

Critique-Coder: Enhancing Coder Models by Critique Reinforcement Learning

Critique-Coder: 通过批判强化学习增强Coder模型

Chi Ruan, Dongfu Jiang, Yubo Wang, Wenhu Chen

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

AI总结 Critique-Coder通过批判强化学习提升Coder模型性能，优于传统强化学习方法。

Utility Function is All You Need: LLM-based Congestion Control

效用函数就是一切：基于LLM的拥塞控制

Neta Rozen-Schiff, Liron Schiff, Stefan Schmid

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

AI总结 本文提出GenCC框架，利用LLM生成代码能力设计拥塞控制效用函数，实验表明其在不同场景下可提升拥塞控制协议性能37%-142%。

WebAccessVL: Violation-Aware VLM for Web Accessibility

WebAccessVL: 为网页可访问性而设计的违反意识VLM

Amber Yijia Zheng, Jae Joong Lee, Bedrich Benes, Raymond A. Yeh

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（普渡大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 WebAccessVL通过基于违规的VLM自动修正网页HTML，显著减少可访问性违规，提升网页可访问性与视觉一致性。

Thinking to Recall: How Reasoning Unlocks Parametric Knowledge in LLMs

思考以回忆：推理如何解锁大语言模型中的参数知识

Zorik Gekhman, Roee Aharoni, Eran Ofek, Mor Geva, Roi Reichart, Jonathan Herzig

机构 * Technion - Israel Institute of Technology（技术学院-以色列理工学院） ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 本研究发现推理通过计算缓冲效应和事实优先机制提升大语言模型对参数知识的回忆能力，但可能增加幻觉风险，通过优化推理轨迹可提高模型准确性。

Can AI Agents Generate Microservices? How Far are We?

AI代理能否生成微服务？我们距离多远？

Bassam Adnan, Matteo Esposito, Davide Taibi, Karthik Vaidhyanathan

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

AI总结 本文研究了AI代理生成微服务的能力，发现渐进式生成在单元测试中表现较好，而清洁状态生成在集成测试中表现更优，但整体上仍需人类监督。

Comments 10 pages, 7 figures, accepted at the 2026 IEEE International Conference on Software Architecture (ICSA 2026). This is the pre-print version; the camera-ready version is published by IEEE

SCAFFOLD-CEGIS: Preventing Latent Security Degradation in LLM-Driven Iterative Code Refinement

SCAFFOLD-CEGIS: 防止由LLM驱动的迭代代码精炼中的潜在安全退化

Yi Chen, Yun Bian, Haiquan Wang, Shihao Li, Zhe Cui

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

AI总结 SCAFFOLD-CEGIS通过多智能体协作架构，将安全约束显式化，有效降低LLM驱动迭代代码精炼中的潜在安全退化率至2.1%。

Learning From Design Procedure To Generate CAD Programs for Data Augmentation

从设计过程学习生成用于数据增强的CAD程序

Yan-Ying Chen, Dule Shu, Matthew Hong, Andrew Taber, Jonathan Li, Matthew Klenk

机构 * Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于设计过程的CAD程序生成方法，通过引入有机形状和样条基 curvature 提高几何多样性，以增强数据增强效果。

Comments Accepted by NeurIPS 2025 Workshop: Deep Learning for Code in the Agentic Era

Planner Aware Path Learning in Diffusion Language Models Training

扩散语言模型训练中的规划感知路径学习

Fred Zhangzhi Peng, Zachary Bezemek, Jarrid Rector-Brooks, Shuibai Zhang, Anru R. Zhang, Michael Bronstein, Alexander Tong, Avishek Joey Bose

机构 * Duke University（杜克大学） ； Mila ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； AITHYRA ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 本文提出PAPL，一种通过规划感知路径学习提升扩散语言模型训练与推理一致性的方法，实现跨领域性能提升。

Comments Camera ready version for ICLR2026

Graph-GRPO: Stabilizing Multi-Agent Topology Learning via Group Relative Policy Optimization

图GRPO：通过群体相对策略优化稳定多智能体拓扑学习

Yueyang Cang, Xiaoteng Zhang, Erlu Zhao, Zehua Ji, Yuhang Liu, Yuchen He, Zhiyuan Ning, Chen Yijun, Wenge Que, Li Shi

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Donghua University（东华大学） 纠错

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

AI总结 图GRPO通过群体相对策略优化稳定多智能体拓扑学习，提升训练稳定性并识别关键通信路径。

Re4: Scientific Computing Agent with Rewriting, Resolution, Review and Revision

Re4: 具有重写、推理、审查和修订的科学计算代理

Ao Cheng, Lei Zhang, Guowei He

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

AI总结 Re4提出一种基于重写、推理、审查和修订机制的科学计算代理，通过协作框架提升代码生成的可靠性与准确性。

Comments 31 pages, 31 figures, Presented at the ICLR 2026 Workshop on AI and Partial Differential Equations (AI&PDE)

Production-Grade AI Coding System for Client-Side Development

面向客户端开发的生产级AI编码系统

Ruihan Wang, Chencheng Guo, Guangjing Wang

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

AI总结 本文提出了一种面向客户端开发的生产级AI编码系统，通过结构化多阶段流程整合Figma设计、PRD和领域知识，提升代码生成与产品需求的对齐性。

Comments 18 pages, 2 figures