Buchumschlag

UniGenCoder: Merging Seq2Seq and Seq2Tree Paradigms for Unified Code Generation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Shao, Liangying, Yan, Yanfu, Poshyvanyk, Denys, Su, Jinsong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Bidirectional Awareness Induction in Autoregressive Seq2Seq Models
von: Hu, Jia Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Seq2Seq2Seq: Lossless Data Compression via Discrete Latent Transformers and Reinforcement Learning
von: Khodabandeh, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

American Sign Language to Text Translation using Transformer and Seq2Seq with LSTM
von: Putra, Gregorius Guntur Sunardi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploiting the Potential of Seq2Seq Models as Robust Few-Shot Learners
von: Lee, Jihyeon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Instruction-Following Capabilities in Seq2Seq Models: DoLA Adaptations for T5
von: Sun, Huey, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SIP: Injecting a Structural Inductive Bias into a Seq2Seq Model by Simulation
von: Lindemann, Matthias, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Leveraging Graph Structure in Seq2Seq Models for Knowledge Graph Link Prediction
von: Phuc, Luu Huu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Seq vs Seq: An Open Suite of Paired Encoders and Decoders
von: Weller, Orion, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seq2Seq Model-Based Chatbot with LSTM and Attention Mechanism for Enhanced User Interaction
von: Benaddi, Lamya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reference-Free Reinforcement Learning Fine-Tuning for MT: A Seq2Seq Perspective
von: Garcia-Estrada, Ernesto, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Still Not There: Can LLMs Outperform Smaller Task-Specific Seq2Seq Models on the Poetry-to-Prose Conversion Task?
von: Das, Kunal Kingkar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Emotion Prediction in News Headlines: Insights from ChatGPT and Seq2Seq Models for Free-Text Generation
von: Gao, Ge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sinhala Transliteration: A Comparative Analysis Between Rule-based and Seq2Seq Approaches
von: De Mel, Yomal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Bangla Linguistics: Advanced LSTM, Bi-LSTM, and Seq2Seq Models for Translating Sylheti to Modern Bangla
von: Das, Sourav Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Transductions and Alignments with RNN Seq2seq Models
von: Wang, Zhengxiang
Veröffentlicht: (2023)

SeqAR: Jailbreak LLMs with Sequential Auto-Generated Characters
von: Yang, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Seq2seq Coreference Resolution Using Entity Representations
von: Grenander, Matt, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ECHO: Toward Contextual Seq2Seq Paradigms in Large EEG Models
von: Liu, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SeqPE: Transformer with Sequential Position Encoding
von: Li, Huayang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OptiSeq: Ordering Examples On-The-Fly for In-Context Learning
von: Bhope, Rahul Atul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum-Enhanced Temporal Embeddings via a Hybrid Seq2Seq Architecture
von: Hsieh, Tien-Ching, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ReaSeq: Unleashing World Knowledge via Reasoning for Sequential Modeling
von: Tang, Jiakai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multimodal Seq2Seq Transformer for Predicting Brain Responses to Naturalistic Stimuli
von: He, Qianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TableSeq: Unified Generation of Structure, Content, and Layout
von: Hamdi, Laziz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPA: Towards A Computational Friendly Cloud-Base and On-Devices Collaboration Seq2seq Personalized Generation with Casual Inference
von: Liu, Yanming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Seq-VCR: Preventing Collapse in Intermediate Transformer Representations for Enhanced Reasoning
von: Arefin, Md Rifat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SepSeq: A Training-Free Framework for Long Numerical Sequence Processing in LLMs
von: Sun, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SA-DiffuSeq: Addressing Computational and Scalability Challenges in Long-Document Generation with Sparse Attention
von: Christoforos, Alexandros, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lane2Seq: Towards Unified Lane Detection via Sequence Generation
von: Zhou, Kunyang
Veröffentlicht: (2024)

SeqPO-SiMT: Sequential Policy Optimization for Simultaneous Machine Translation
von: Xu, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MoE-DiffuSeq: Enhancing Long-Document Diffusion Models with Sparse Attention and Mixture of Experts
von: Christoforos, Alexandros, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards More Trustworthy Deep Code Models by Enabling Out-of-Distribution Detection
von: Yan, Yanfu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One2set + Large Language Model: Best Partners for Keyphrase Generation
von: Shao, Liangying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Raster2Seq: Polygon Sequence Generation for Floorplan Reconstruction
von: Phung, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Public Transit Arrival Prediction: a Seq2Seq RNN Approach
von: Bhutani, Nancy, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Active Learning-Guided Seq2Seq Variational Autoencoder for Multi-target Inhibitor Generation
von: Vilalta-Mor, Júlia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SeqTex: Generate Mesh Textures in Video Sequence
von: Yuan, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal2Seq: A Unified Framework for Temporal Video Understanding Tasks
von: Yang, Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)

P2LHAP:Wearable sensor-based human activity recognition, segmentation and forecast through Patch-to-Label Seq2Seq Transformer
von: Li, Shuangjian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Why and how to use the SeqCode
von: William B. Whitman, et al.
Veröffentlicht: (2024)