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本文介绍了ORCA，这是一个全面的基准，用于评估LLMs在数据科学代码翻译任务上的表现，强调了挑战并提出了一种意图增强的方法来提高性能。
本文提出了一种基于执行的监督强化学习方法，用于引导小众多语言代码翻译，并引入了新基准HumanEval-X++，使用Qwen-3.5模型展示了相比基线显著的改进。
Cpp2Rust 是一个开源工具，利用 clang 的 AST 和一个运行时库，自动将 C++ 代码转换为安全的 Rust 代码，支持安全和 unsafe 两种输出模式，实现安全的内存安全转换。
本文介绍了SwiftTrans框架，该框架解决了LLM代码翻译中被忽视的运行时效率问题，在多个基准测试中同时提升了正确性和效率。
本文提出CTO方法，通过对比学习和直接偏好优化结合语法引导与语义感知偏好优化来改进代码翻译，在C++、Java和Python翻译中显著优于现有基线。