AutoMCQ -- Automatically Generate Code Comprehension Questions using GenAI
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Goodfellow, Martin, Booth, Robbie, Fagan, Andrew, Lambert, Alasdair |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
How Natural Language Proficiency Shapes GenAI Code for Software Engineering Tasks
di: Rojpaisarnkit, Ruksit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rojpaisarnkit, Ruksit, et al.
Pubblicazione: (2025)
PerfCodeGen: Improving Performance of LLM Generated Code with Execution Feedback
di: Peng, Yun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Yun, et al.
Pubblicazione: (2024)
AutoCode: LLMs as Problem Setters for Competitive Programming
di: Zhou, Shang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Shang, et al.
Pubblicazione: (2025)
AutoBench: Automatic Testbench Generation and Evaluation Using LLMs for HDL Design
di: Qiu, Ruidi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiu, Ruidi, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Code Generation to Software Testing: AI Copilot with Context-Based RAG
di: Wang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Paradigm shift on Coding Productivity Using GenAI
di: Yu, Liang
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Liang
Pubblicazione: (2025)
AI-Mediated Code Comment Improvement
di: Dhakal, Maria, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dhakal, Maria, et al.
Pubblicazione: (2025)
ClassInvGen: Class Invariant Synthesis using Large Language Models
di: Sun, Chuyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Chuyue, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI Coders Are Among Us: Rethinking Programming Language Grammar Towards Efficient Code Generation
di: Sun, Zhensu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Zhensu, et al.
Pubblicazione: (2024)
GitChameleon 2.0: Evaluating AI Code Generation Against Python Library Version Incompatibilities
di: Misra, Diganta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Misra, Diganta, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI-Assisted Fixes to Code Review Comments at Scale
di: Maddila, Chandra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maddila, Chandra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Stability of LLM-Generated Code
di: Rajput, Prateek, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rajput, Prateek, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Code Pairs: Dialogue-Based Data Generation for LLM Code Translation
di: Chen, Le, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Le, et al.
Pubblicazione: (2025)
Is Functional Correctness Enough to Evaluate Code Language Models? Exploring Diversity of Generated Codes
di: Chon, Heejae, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chon, Heejae, et al.
Pubblicazione: (2024)
Effective LLM-Driven Code Generation with Pythoness
di: Levin, Kyla H., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Levin, Kyla H., et al.
Pubblicazione: (2025)
Executing as You Generate: Hiding Execution Latency in LLM Code Generation
di: Sun, Zhensu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sun, Zhensu, et al.
Pubblicazione: (2026)
CodeIF-Bench: Evaluating Instruction-Following Capabilities of Large Language Models in Interactive Code Generation
di: Wang, Peiding, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Peiding, et al.
Pubblicazione: (2025)
Strengthening Programming Comprehension in Large Language Models through Code Generation
di: Ren, Xiaoning, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ren, Xiaoning, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Preliminary Study of Multilingual Code Language Models for Code Generation Task Using Translated Benchmarks
di: Dandamudi, Rohit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dandamudi, Rohit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Smaller = Weaker? Benchmarking Robustness of Quantized LLMs in Code Generation
di: Fang, Sen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Sen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hydra: Efficient, Correct Code Generation via Checkpoint-and-Rollback Support
di: Du, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Du, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2026)
Assessing GPT-4-Vision's Capabilities in UML-Based Code Generation
di: Antal, Gábor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Antal, Gábor, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Improving Code Generation via Semantic Entropy and Behavioral Consensus
di: Zhang, Huan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Huan, et al.
Pubblicazione: (2026)
From Code to Correctness: Closing the Last Mile of Code Generation with Hierarchical Debugging
di: Shi, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking LLM Code Generation for Audio Programming with Visual Dataflow Languages
di: Zhang, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, William, et al.
Pubblicazione: (2024)
Survey of GenAI for Automotive Software Development: From Requirements to Executable Code
di: Petrovic, Nenad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Petrovic, Nenad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Guarantee Type Correctness in Code Generation through Type-Guided Program Synthesis
di: Huang, Zhechong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Zhechong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Is Self-Repair a Silver Bullet for Code Generation?
di: Olausson, Theo X., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Olausson, Theo X., et al.
Pubblicazione: (2023)
PPM: Automated Generation of Diverse Programming Problems for Benchmarking Code Generation Models
di: Chen, Simin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Simin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Perish or Flourish? A Holistic Evaluation of Large Language Models for Code Generation in Functional Programming
di: Lang, Nguyet-Anh H., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lang, Nguyet-Anh H., et al.
Pubblicazione: (2026)
Benchmarking Large Language Models for ABAP Code Generation: An Empirical Study on Iterative Improvement by Compiler Feedback
di: Wallraven, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wallraven, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Agentic Code Reasoning
di: Ugare, Shubham, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ugare, Shubham, et al.
Pubblicazione: (2026)
REINFOREST: Reinforcing Semantic Code Similarity for Cross-Lingual Code Search Models
di: Saieva, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Saieva, Anthony, et al.
Pubblicazione: (2023)
ECO: Enhanced Code Optimization via Performance-Aware Prompting for Code-LLMs
di: Kim, Su-Hyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Su-Hyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
WhatsCode: Large-Scale GenAI Deployment for Developer Efficiency at WhatsApp
di: Mao, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mao, Ke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Assessing Code Understanding in LLMs
di: Laneve, Cosimo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Laneve, Cosimo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Postconditions: Can Large Language Models infer Formal Contracts for Automatic Software Verification?
di: Richter, Cedric, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Richter, Cedric, et al.
Pubblicazione: (2025)
AutoCodeBench: Large Language Models are Automatic Code Benchmark Generators
di: Chou, Jason, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chou, Jason, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeMind: Evaluating Large Language Models for Code Reasoning
di: Liu, Changshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Changshu, et al.
Pubblicazione: (2024)
AInsteinBench: Benchmarking Coding Agents on Scientific Repositories
di: Duston, Titouan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Duston, Titouan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
How Natural Language Proficiency Shapes GenAI Code for Software Engineering Tasks
di: Rojpaisarnkit, Ruksit, et al.
Pubblicazione: (2025) -
PerfCodeGen: Improving Performance of LLM Generated Code with Execution Feedback
di: Peng, Yun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
AutoCode: LLMs as Problem Setters for Competitive Programming
di: Zhou, Shang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
AutoBench: Automatic Testbench Generation and Evaluation Using LLMs for HDL Design
di: Qiu, Ruidi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
From Code Generation to Software Testing: AI Copilot with Context-Based RAG
di: Wang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)