本文综述了基于大规模语言模型（LLMs）的代码生成进展，分析了学术与实践之间的差距，并提出了关键挑战与机遇。研究表明，LLMs在代码生成中仍存在错误，通过迭代训练方法可提高合格率。引入强化学习可提升生成代码的性能，展示了模块化结构的优势。LCG软件代码生成框架利用多个LLM优化代码质量，强调软件过程模型对生成代码一致性的影响。