Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Dieser Artikel besprecht die Risiken von Package-Halluzinationen in code-generierenden Modellen.

Eine neue Methode verbessert LLMs zur Erstellung von hochwertigem UI-Code.

Den Einsatz von Sprachmodellen, um die Fehlersuche und Testeffizienz von Software zu verbessern.

Ein neuer Benchmark testet die Fähigkeit von LLMs, Softwareanfälligkeiten zu finden.

LUNAR vereinfacht das Log-Parsing, ohne dass gelabelte Daten nötig sind, und verbessert so Genauigkeit und Effizienz.

Ein neues Framework verbessert die Codevervollständigung, indem es repositoriespezifisches Wissen erfasst.

Ein Blick auf Schwachstellen und Lösungen für Deep-Learning-Systeme.

Fuzzing und Sprachmodelle kombinieren, um die Effizienz von Softwaretests zu verbessern.

DafnyBench benchmarkt Software-Überprüfungstools und ebnet den Weg für zuverlässiges Programmieren.

Ein Blick darauf, wie LLMs programmieren durch Beispiele angehen.

Das Testen von LLMs ist wichtig für sichere und effektive KI-Anwendungen.

Ein neues Tool verbessert die statische Analyse mit vereinfachten Grafiken und Machine Learning.

Ein neuer Ansatz verbessert die Testzuverlässigkeit für Deep-Learning-Bibliotheken.

Lern, wie Rechenzentren ihre CO2-Emissionen effektiv messen und berichten.

AlabOS macht die Abläufe für automatisierte Labore einfacher und verbessert die Effizienz in der Materialforschung.

Grosse Sprachmodelle verbessern das differentielle Testen in der Softwareentwicklung.

Entdeck mal, wie KI die Softwareentwicklungspraktiken und -rollen verändert.

Die Studie untersucht statische Analyse, um die codevervollständigung auf Repository-Ebene zu verbessern.

Diese Studie bewertet, wie LLMs das Mutationstesting in der Softwareentwicklung verbessern können.

Untersuchen der Auswirkungen von veralteten APIs auf LLM-Codevorschläge.

Erforschen, wie GenAI die Software-Engineering-Praktiken beeinflusst und was gleich bleibt.

Ein System, das Agile-Prinzipien nutzt, um die Effizienz und Zusammenarbeit in der Softwareentwicklung zu verbessern.

Ein neuer Ansatz kombiniert Wissen und Technologie, um die Erkennung von Softwareanfälligkeiten zu verbessern.

KI vereinfacht die Erstellung von Klassendiagrammen und steigert die Effizienz und Genauigkeit im Softwaredesign.

Dieser Artikel behandelt recente Entwicklungen zur Verbesserung der Effizienz von grossen Sprachmodellen.

Eine neue Methode verbessert die Testgeschwindigkeit und Fehlererkennung in Quantenprogrammen.

Ein neues Verfahren zur Verbesserung von Sicherheitstests für autonome Fahrzeuge durch generierte Szenarien.

Eine neue Methode findet Leistungsfehler in DL-Frameworks effizient.

Die Grenzen von grossen Sprachmodellen beim Verstehen von Codebeziehungen untersuchen.

RepoExec bewertet die Codegenerierungsleistung auf Repository-Ebene.

Ein Framework verbessert die Codegenerierung für spezialisierte Sprachen mit Hilfe von Dokumentation.

Das Problem mit dem Cold Start angehen mit neuen Profiling-Techniken für bessere App-Performance.

Ein neues Tool nutzt maschinelles Lernen, um Leistungsfehler effektiv zu erkennen.

Untersuchung der Speicherung in Modellen zur Codevervollständigung und deren Datenschutzimplikationen.

Ein neues Dual-Transformator-Modell verbessert die Vorhersagen für die Ausführungszeit aus der Quellcodeanalyse.

Eine Studie über die Fähigkeit von Copilot, Code in verschiedenen Programmiersprachen zu generieren.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Berechnung der Grundzustandsenergie mit Quantenprogrammierung.

Ein neuer Datensatz verbessert die Effizienz der Codesuche für Entwickler, die natürliche Sprache verwenden.

Untersuchung der Auswirkungen von sozialer Annotation auf das Engagement und die Leistung von Programmierstudenten.

Neue Methoden verbessern Vorhersagen, indem sie sich auf die Funktionalität des Codes statt auf Variablennamen konzentrieren.