Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

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.

Ein Überblick über die Wichtigkeit und Methoden zur Überprüfung verteilter Systeme.

Neue Methoden zur Verbesserung der Beweisverifizierung in der Softwaretechnik erkunden.

Forschung zeigt neue Methoden zur Verbesserung des Zusammenführens von Software-Code.

Erforschung der Rolle von Differential GAI bei der Verbesserung der Codequalität für Softwareprojekte.

zsLLMCode erstellt nützliche Code-Darstellungen effizient mit KI.

Firmware-Schwachstellen untersuchen und die Tools zur Verbesserung der Sicherheit.

Diese Studie bewertet, wie gut Sprachmodelle Anfängern beim Programmieren mit Codekommentaren helfen.

Untersucht die Auswirkungen von Protestsoftware auf die Softwareentwicklung und die Reaktionen der Gemeinschaft.

Nutzung von grossen Sprachmodellen zur Verbesserung der Analyse von Nutzerfeedback für mobile Apps.

Ein neuer Ansatz verbessert die Code-Vorschläge für die Softwareentwicklung.

Die Automatisierung von Code-Reviews kann die Effizienz der Entwickler und das Wachstum des Teams verbessern.

Verbesserung der Erkennungsmethoden für schädliche Pakete in Software-Repositories.

Dieses Framework macht das Verstehen von Datenschutzrichtlinien einfacher, indem es KI-Technologie nutzt.

Dieser Artikel schaut sich Probleme in LLM-Projekten an und schlägt Lösungen für Entwickler vor.

CodeTracker verbessert das Verfolgen von Codeänderungen, indem es sich auf Genauigkeit und Bewusstsein für Refactoring konzentriert.

Die Wichtigkeit von Verantwortung in Softwaresystemen, die soziale und rechtliche Ergebnisse beeinflussen, erkunden.

LLM-Cure vereinfacht die Analyse von App-Bewertungen für ein besseres Nutzererlebnis.

Untersuchen, wie ChatGPT Antworten auf Programmierfragen im Vergleich zu menschlichen Experten verändert.

KI-Tools wie GitHub Copilot steigern die Produktivität und Zufriedenheit für Entwickler.

CodeInsight bietet einen verfeinerten Datensatz zum Erstellen von Python-Code mit echten Beispielen.

Eine Studie zur Leistung von Objekterkennungsmodellen auf kleinen Computern.

Ein leichter Ansatz verbessert die Erkennung von stillen Schwachstellenbehebungen in Open-Source-Software.

Die Optimierung von Quantenalgorithmen mit maschinellem Lernen führt zu besseren Leistungen bei Berechnungen.

Neue Methoden konzentrieren sich darauf, den Quellcode zu analysieren, um die Fehlerprognose zu verbessern.

SOSK hilft Nutzern, Keywords aus Software-Sicherheitsberichten zu verfolgen und zu extrahieren.

Eine neue Methode soll den Alt-Text für App-Icons verbessern, um sehbehinderten Nutzern zu helfen.

Untersuchen, wie die Gefühle von Entwicklern die Qualität von Machine-Learning-Code beeinflussen.

Dieser Artikel untersucht, warum Unternehmen KI-Software an Open-Source-Communities spenden.