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LLM-based Agent的代码生成综述

这篇2025年的综述指出，传统代码生成技术难完成复杂开发任务，而基于大语言模型（LLM）的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”，具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等，也剖析了挑战与未来方向。

Adobe Research论文指出，视觉模型在ImageNet分类准确率高，生成效果未必好，全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程，削弱全局干扰，提升了生成质量。

开发DeepResearch时，生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放，本文提出结合句向量与子模优化的方法，设计子模目标函数，给出代码实现，实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。

阿里在GitHub开源轻量本地实时数字人对话系统OpenAvatarChat，摆脱高性能硬件依赖等问题。它平均回答延迟2.2秒，有100+预置形象，支持多模态交互，提供多种部署方式，适配多场景。

该项目可自动从Reddit AI相关社区生成双语趋势报告。具备实时监控、多社区分析等功能，有详细趋势分析。介绍了安装设置、使用方法、创建仓库、自定义配置等内容，助用户掌握AI领域发展。

贝拉是数字伴侣种子，愿景是成用户持久个性化伙伴。早期通过轮播视频呈现，采用AI原生开发路径，分感知核心、生成式自我、主动式陪伴三阶段构建，目标是成为由AI驱动的生命体。

音视频生成领域以往多阶段架构易致音画不同步等问题。耶鲁大学团队提出 OVI 统一范式，采用双塔 DiT 架构与分块式跨模态融合机制，实现音画同步生成，不过目前有计算开销大、音频有局限等问题。

美团提出新型音频驱动肖像视频生成框架LLIA，是低延迟、可实时交互的虚拟形象生成技术。它提出四项核心技术，引入三大核心模块，构建超100小时数据集，在多方面有出色表现。

文章实测字节扣子空间新功能，它自比「深度长文写作加速器」。从多方面考验，发现其一键总结方便，写论文、分析社会议题、创作抒情内容等各有表现，适合内容创作，但故事创作表现欠佳。

训练生成模型复杂，传统扩散模型训练费时费力。何恺明团队提出「漂移模型」新范式，不依赖微分方程，支持一步推理，实验验证其在多领域性能佳，有望解决生成式AI质量与效率权衡问题。