David Lo

Eine Technik, um die Code-Modellgrösse zu reduzieren und dabei die Leistung beizubehalten.

Ein neues Modell verbessert, wie wir mit Code arbeiten, indem es Zwischenrepräsentationen nutzt.

Eine Methode zur Verbesserung des Verständnisses und der Sicherheit von Graph-Neuronalen Netzwerken.

SeePrivacy hat sich zum Ziel gesetzt, die Interaktion der Nutzer mit Datenschutzrichtlinien zu vereinfachen.

FuseFL verbessert die Fehlerlokalisierung, indem es verschiedene Datenquellen kombiniert, um klarere Erklärungen zu liefern.

Ein neuartiges System zur Bewertung von Software-Schwachstellen auf mehreren Ebenen.

Ein Blick auf grosse Sprachmodelle fürs Programmieren und ihr Ökosystem.

Diese Studie bewertet die Effektivität von LLMs bei der Erstellung von Unit-Tests.

Neue Modelle helfen Entwicklern, aber Hintertürangriffe stellen ernsthafte Sicherheitsrisiken dar.

Erforschen von adaptiven Systemen zur Verwaltung von Laufzeitfehlern mit grossen Sprachmodellen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Taggenauigkeit mit vortrainierten Modellen.

Sicherheitsbedenken bei Nutzerfeedback-Mechanismen für Code-Generator-Tools prüfen.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Codegenerierung in LLM4Code-Modellen.

Ein genauer Blick auf breaking changes und deren Auswirkungen auf Entwickler.

Diese Studie vergleicht verschiedene LLMs, um Fehler zu finden und Schwachstellen in Software zu erkennen.

Lerne, wie Parameter-effizientes Feintuning die Erkennung von Codegerüchen mit LLMs verbessert.

ACECode optimiert KI-generierten Code für Effizienz und Richtigkeit.