Exploring Multi-Lingual Bias of Large Code Models in Code Generation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wang, Chaozheng, Li, Zongjie, Gao, Cuiyun, Wang, Wenxuan, Peng, Ting, Huang, Hailiang, Deng, Yuetang, Wang, Shuai, Lyu, Michael R. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Cascaded Code Editing: Large-Small Model Collaboration for Effective and Efficient Code Editing
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Deep Dive into Retrieval-Augmented Generation for Code Completion: Experience on WeChat
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RAG or Fine-tuning? A Comparative Study on LCMs-based Code Completion in Industry
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SEER: Enhancing Chain-of-Thought Code Generation through Self-Exploring Deep Reasoning
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automated Prompt Generation for Code Intelligence: An Empirical study and Experience in WeChat
von: Ji, Kexing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ji, Kexing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Systematic Evaluation of Large Code Models in API Suggestion: When, Which, and How
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ComplexCodeEval: A Benchmark for Evaluating Large Code Models on More Complex Code
von: Feng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
JSidentify-V2: Leveraging Dynamic Memory Fingerprinting for Mini-Game Plagiarism Detection
von: Li, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPVR: syntax-to-prompt vulnerability repair based on large language models
von: Wang, Ruoke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ruoke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reasoning as a Resource: Optimizing Fast and Slow Thinking in Code Generation Models
von: Li, Zongjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zongjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
JSProtect: A Scalable Obfuscation Framework for Mini-Games in WeChat
von: Li, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
What Makes Good In-context Demonstrations for Code Intelligence Tasks with LLMs?
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Empirical Study of Code Large Language Models for Binary Security Patch Detection
von: Li, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
API-guided Dataset Synthesis to Finetune Large Code Models
von: Li, Zongjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zongjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automatically Generating UI Code from Screenshot: A Divide-and-Conquer-Based Approach
von: Wan, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wan, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CodeVisionary: An Agent-based Framework for Evaluating Large Language Models in Code Generation
von: Wang, Xinchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Xinchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CodeCrash: Exposing LLM Fragility to Misleading Natural Language in Code Reasoning
von: Lam, Man Ho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lam, Man Ho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position Paper: Programming Language Techniques for Bridging LLM Code Generation Semantic Gaps
von: Du, Yalong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Yalong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPENCER: Self-Adaptive Model Distillation for Efficient Code Retrieval
von: Gu, Wenchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gu, Wenchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Learning Based Code Generation Methods: Literature Review
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Closer Look into Transformer-Based Code Intelligence Through Code Transformation: Challenges and Opportunities
von: Li, Yaoxian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Li, Yaoxian, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Search-Based LLMs for Code Optimization
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SR-Eval: Evaluating LLMs on Code Generation under Stepwise Requirement Refinement
von: Zhan, Zexun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhan, Zexun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncovering Weaknesses in Neural Code Generation
von: Lian, Xiaoli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lian, Xiaoli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Prompt Alchemist: Automated LLM-Tailored Prompt Optimization for Test Case Generation
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning in the Wild: Towards Leveraging Unlabeled Data for Effectively Tuning Pre-trained Code Models
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding and Bridging the Planner-Coder Gap: A Systematic Study on the Robustness of Multi-Agent Systems for Code Generation
von: Lyu, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lyu, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Measuring the Permission Gate: A Stress-Test Evaluation of Claude Code's Auto Mode
von: Ji, Zimo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ji, Zimo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On the Effectiveness of Context Compression for Repository-Level Tasks: An Empirical Investigation
von: Feng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Feng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Bias Unveiled: Investigating Social Bias in LLM-Generated Code
von: Ling, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ling, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CAM: A Causality-based Analysis Framework for Multi-Agent Code Generation Systems
von: Lyu, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lyu, Zongyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Empirical Study of Knowledge Distillation for Code Understanding Tasks
von: Wang, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Evaluation to Enhancement: Large Language Models for Zero-Knowledge Proof Code Generation
von: Xue, Zhantong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xue, Zhantong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bridge and Hint: Extending Pre-trained Language Models for Long-Range Code
von: Chen, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CodeRepoQA: A Large-scale Benchmark for Software Engineering Question Answering
von: Hu, Ruida, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Ruida, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Mitigating API Hallucination in Code Generated by LLMs with Hierarchical Dependency Aware
von: Chen, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Empirical Study of Retrieval-Augmented Code Generation: Challenges and Opportunities
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TREAT: A Code LLMs Trustworthiness / Reliability Evaluation and Testing Framework
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey on Evaluating Large Language Models in Code Generation Tasks
von: Chen, Liguo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Liguo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MRWeb: An Exploration of Generating Multi-Page Resource-Aware Web Code from UI Designs
von: Wan, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wan, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Cascaded Code Editing: Large-Small Model Collaboration for Effective and Efficient Code Editing
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
A Deep Dive into Retrieval-Augmented Generation for Code Completion: Experience on WeChat
von: Yang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
RAG or Fine-tuning? A Comparative Study on LCMs-based Code Completion in Industry
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
SEER: Enhancing Chain-of-Thought Code Generation through Self-Exploring Deep Reasoning
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Automated Prompt Generation for Code Intelligence: An Empirical study and Experience in WeChat
von: Ji, Kexing, et al.
Veröffentlicht: (2025)