Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Ein neuer Ansatz verbessert die symbolische Ausführung in Python mit einem grossen Sprachmodell.

Neue Methode verbessert Vertrauen und Klarheit in Softwareüberprüfungsprozesse.

Eine neue Methode verbessert das Testen von DNNs, indem sie Merkmalsauswahl mit unsicherheitsbasierter Priorisierung kombiniert.

Neue Methode verbessert die Erkennung von Produktfehlern in der Produktion mit Deep Learning.

Ein Blick darauf, wie man MCDC-Testmetriken in Rust-Programmierung anwenden kann.

Diese Studie hebt die Risiken hervor, die von Code-Klonen ausgehen, und deren Verwaltung.

Eine Studie zeigt, wie fehlerhafter Code die Qualität von Testfällen bei LLMs beeinflusst.

Harden hilft Nutzern, Verhaltensweisen und Gedanken zu verfolgen, um Sucht zu bekämpfen.

LLMs für ne genaue Schätzung von Kosten und Dauer bei Softwareprojekten nutzen.

Inkonsistente Code-Kommentare können zu Bugs und Softwareproblemen führen.

Wichtige Punkte, um dein NeurIPS-Paper für eine bessere Bewertung zu verbessern.

Diese Studie bewertet die Wirksamkeit verschiedener LLMs bei der Identifizierung von Code-Schwachstellen.

Untersuchung der Datenschutzprobleme im Zusammenhang mit Drittanbieter-SDKs in mobilen Anwendungen.

Ein neuer Massstab zur Bewertung grosser Code-Modelle bei realen Programmieraufgaben.

Die Analyse von WASI-Leistungsproblemen mit einem eBPF-basierten Framework für bessere Webanwendungen.

Erforsche die Ursachen und Lösungen für flaky Tests, die die Softwareentwicklung stören.

Das GPT-O1 Modell zeigt bessere Fähigkeiten beim Bugfixing im Vergleich zu früheren Versionen.

Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Risiken von sensiblen Informationen in Software-Protokollen.

Ein schlaues System, das das Programmieren mit KI-gestützten Lösungen einfacher macht.

Eine neue RL-Umgebung soll die Code-Optimierung für den MLIR-Compiler verbessern.

Eine neue Methode verbessert automatisierte Code-Review-Kommentare mithilfe der Erfahrung von Rezensenten.

Die Untersuchung von Prompt-Programmierung und deren Einfluss auf die Softwareentwicklung und Nutzererfahrung.

Diese Studie bewertet die Effektivität von LLM bei statischen und dynamischen Programm-Slicing-Aufgaben.

Ein genauer Blick auf Arbeitslastmuster in Webanwendungen für besseres Ressourcenmanagement.

vMocks vereinfacht die formale Verifizierung und verbessert die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Software.

Bots vereinfachen Aufgaben und verbessern die Zusammenarbeit in der Softwareentwicklung.

Eine Studie darüber, wie technische Schulden Deep-Learning-Projekte beeinflussen.

Dieser Artikel bewertet die neuen Programmiermodelle von OpenAI und deren Leistung in Webanwendungen.

Diese Studie bewertet die Leistung grosser Code-Modelle bei API-Vorschlägen.

RepoGenReflex verbessert die Codevervollständigung, indem es aus vergangenen Erfahrungen lernt und relevante Vorschläge liefert.

In diesem Artikel geht's um eine neue Methode zur Erstellung von Korrektheitsbeweisen in Rust.

PromSec optimiert Aufforderungen zur Generierung von sicherem und funktionalem Code mit LLMs.

Untersuchen, wie Biases in LLMs die Rekrutierung von Softwareteams beeinflussen.

Forschung zeigt, wie Hilfsfunktionen die Codegenerierung in instruktionsoptimierten Modellen verbessern.

Eine Studie, die die Herausforderungen und Strategien von Schülern bei Softwaremodellierungsaufgaben untersucht.

Eine neue Methode verbessert die Fehlererkennung in Software mit LLM-Agenten und einer Teile-und-herrsche-Strategie.

Proxy-Verträge in Ethereum bringen Vorteile, haben aber auch ernsthafte Sicherheitsrisiken.

Ein automatisierter Ansatz verbessert die Protokollanalyse und Fehlerdiagnose in Online-Diensten.

Forscher entwickeln Methoden für besseren automatisierten Datenaufbereitungs-Code durch kontextreiche Beispiele.

KI-Tools verändern, wie Entwickler arbeiten und verbessern den Softwareentwicklungsprozess.