本文提出了通过代码摘要和生成实现反向翻译的方法，该方法通过自然语言（NL）摘要生成源代码，然后通过源代码再生成目标语言。结果表明，该方法与现有的最先进方法相比性能相当好。

May, 2022

在本文中，我们提出了一种名为 Code Distillation（CoDist）的新模型，通过捕捉代码的语义和结构等价性，在语言不可知的中间表示中翻译代码，并通过构造并应用蒸馏编译器实现针对任何编程语言的并行语料库，从而在 CodeXGLUE 和 TransCoder GeeksForGeeks 翻译基准测试上实现了最新的性能，与 TransCoder-ST 相比，在 TransCoder GeeksforGeeks 翻译基准测试上平均绝对增加了 12.7%。

Oct, 2023

通过使用半合成数据的有效方法，本文提出了一种提高 Code LLMs 在低资源语言上性能的方法，应用于 Racket、OCaml 和 Lua，通过在 Stack 数据集上训练并使用 MultiPL-T 生成的数据，实现了最先进的性能。

Aug, 2023

本文提出了一种新的方法，使用低级别的编译器中间表示 (IR) 来提高代码的翻译质量，不同于使用传统转换方法的手工指定规则，使用神经机器翻译 (NMT) 方法进行翻译，并将 IRs 作为中间变量，能够在 C ++，Java，Rust 和 Go 语言中获得自然的翻译结果，平均提高正确翻译数 11％，在一些语言对中高达 79％，同时还将 IRs 用作翻译的中间枢轴。

Jun, 2022

大型语言模型（LLMs）在提高高资源编程语言的开发者生产力方面表现出色。然而，许多低资源编程语言由于缺乏标记样本而无法受益于 LLMs，本研究通过使用源语言数据来提高目标语言的模型性能，并针对 4 个任务进行了广泛实验，以探讨交叉语言迁移学习的工作原理和最佳选择源语言的方式。

Oct, 2023

利用深度强化学习算法的 PPOCoder 框架，将预训练编程语言模型与外部执行反馈相结合，用于自动化代码生成任务，并在多项实验中展示了其在编译成功率和语法正确性方面的显著效果。

Jan, 2023

本文介绍了 TransCoder，一种统一的用于代码表示学习的可转移微调策略，能够促进代码相关任务的卓越性能，并鼓励相互强化。

May, 2023

本文提出了一种新的预训练目标 —— 源代码的自然化，在大规模的自然代码库中通过引入非自然代码形式的六类语义保持变换，来训练生成等效但更加自然的代码，进一步提升了自然代码的统计学习能力，实现了三种软件工程任务的生成，翻译和细化，达到了 CodeT5 的水平。

Jun, 2022

本文提出了一种名为 PATOIS 的系统，它通过自动挖掘常见的代码习惯用法，并将其合并到神经程序合成语言中，通过训练基于树结构的神经合成器来使用这些模式，以在每一代步骤中显式地交错高级别和低级别推理来实现通用源代码从自然语言规范中的程序合成。评估表明，使用这类学习的代码习惯可以提高综合器的准确性，其中使用了两个复杂的语义解析数据集。

Jun, 2019

CodeT5 是一个基于编码器 - 解码器的统一预训练 Transformer 模型，它充分利用了开发人员分配的标识符所传达的代码语义，通过支持代码理解和生成任务以及多任务学习等方面，显著优于先前的方法，并且在代码缺陷检测和克隆检测等理解任务以及 PL-NL，NL-PL 和 PL-PL 等不同方向的生成任务中表现出色。

Sep, 2021