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

使用大语言模型（LLMs），将代码更改从一种编程语言翻译成另一种编程语言，通过设计和实现名为 Codeditor 的第一个 LLM，我们发现它在所有常用的自动指标上都大幅超越了现有的方法，并且与现有的生成模型配合使用可以获得更好的性能。

Jul, 2023

通过引入中间表示形式 UniCode，用大型语言模型 UniCoder 生成编码，显著提高了生成代码的质量并超越了以往的提示方法。

Jun, 2024

该篇论文提出了解决不同编程语言下的二进制和源代码匹配问题的新数据集，以及基于 Transformer 神经网络的 XLIR 方法，并在多项实验验证了其显著优于现有模型的有效性。

Jan, 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

本研究探讨了如何将零 - shot 模型从高资源语言（一般是英语）迁移到其他语言，结果表明在不同语言的查询和文档中使用零 - shot 排名算法的有效性会降低。因此，我们提出利用双语词典生成人工混合语言的数据来训练排名模型，我们对从跨语言词嵌入和平行维基百科页面标题引导的词典进行了实验，最终在多语言、跨语言和单语言信息检索方面进行了评估。结果表明，使用代码切换可以在跨语言和多语言检索中带来一致且实质性的收益。

May, 2023

本文提出了神经符号方法，通过中间表示（IR）和 UnixCoder 优化，实现了 COBOL 代码克隆任务，取得了 12.85 MAP@2 的表现提升。

Apr, 2023

LLMs 和基于学习的转译器在自动代码转换任务中取得了显著的性能提升，但当前仍存在一些准确性问题和资源限制。本研究发现，大部分失败源于对源程序的理解不足、在转换中缺少清晰的 I/O 类型指令以及源程序与目标程序之间的差异被忽略。鉴于以上研究结果，我们提出了 UniTrans，一个适用于多种 LLMs 的统一代码转换框架，通过生成测试用例、自动增强转换并验证正确性的执行过程，进一步修复转换错误。在 Python、Java 和 C++ 之间的六个转换数据集上进行了大量实验，三个最近的 LLMs 通过 UniTrans 实现了大幅度的改进。

Apr, 2024

本文研究如何通过整合模型架构、学习方法、填充采样和数据分布等四个关键组件来提高大型语言模型在程序综合方面的训练效率，并在 1B LLMs 上开展了一系列实验，提炼出四个教训并发布了 CodeGen2 模型和训练框架。

May, 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