Computerwissenschaften - Software-Entwicklung

Diese Studie bewertet grosse Sprachmodelle in rumänischen Programmierherausforderungen.

Erforsche, wie beispielgetriebene Entwicklung Software verständlicher macht.

Eine neue Methode für bessere Debugging-Erlebnisse durch anpassbare Fehlerbehandlung.

Code-Erstellung verbessern, indem Programmierkontext integriert wird für mehr Genauigkeit.

Neue Methoden verbessern, wie Softwareanfälligkeiten mit KI entdeckt werden.

Diese Studie untersucht, wie Recruiter KI-Tools bei der Einstellung im Softwareengineering wahrnehmen.

Untersuchung von LLMs zur Generierung von Audio-Programmiercode mit visuellen Sprachen.

Wie KI die Softwareentwicklung verbessern kann, anstatt sie zu ersetzen.

Die Rolle von Abhängigkeiten beim Messen der Natürlichkeit von Code untersuchen.

Diese Studie untersucht, wie LLMs Bug-Report-Zusammenfassungen im Vergleich zu menschlichen Bewertern bewerten.

Neue Methoden verbessern die Fehlersuche in verteilten Systemen mit Verstärkungslern-Techniken.

Einzigartige Merkmale von Code, der von Claude 3 mit Machine Learning erstellt wurde, identifizieren.

In diesem Artikel werden die Probleme beim Erstellen von effektiven SBOMs in Python untersucht.

Diese Studie betrachtet die Herausforderungen bei der Einführung von Open-Source-Software in öffentlichen Einrichtungen.

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

Eine Studie über Phishing-Taktiken in der Ethereum-Blockchain und Wege, sich zu wehren.

Die laufenden Wartungsprobleme von GitHub Actions in der Softwareentwicklung erkunden.

Lern, warum die Überprüfung von Software entscheidend für Zuverlässigkeit und Vertrauen der Nutzer ist.

InvSol verbessert die Sicherheit von Smart Contracts durch fortschrittliche Invarianz-Erstellungstechniken.

Eine neue Methode verbessert API-Empfehlungen für Entwickler, mit Fokus auf Kompatibilität und Vielfalt.

RTLRewriter verbessert die RTL-Code-Optimierung und macht das Design von digitalen Schaltungen effizienter.

Neue Methoden verbessern die Generierung von Unit-Tests mit grossen Sprachmodellen.

Dieser Artikel behandelt innovative Methoden zur Visualisierung komplexer Softwaresysteme durch Zusammenarbeit.

Eine Studie zur Effektivität verschiedener Sprachmodelle bei Log-Parsing-Aufgaben.

Eine Analyse von Fairness-Testwerkzeugen für Softwareentwickler.

Dieser Artikel untersucht, wie man Vorurteile in KI erkennt und managt, um faire Ergebnisse zu erzielen.

PoTo verbessert die statische Analyse für Python und erhöht die Codequalität sowie die Typinferenz.

Lern, wie Sicherheitspraktiken die Softwareentwicklung verbessern und Risiken reduzieren können.

Ein neues Framework kombiniert Codesuche, -generierung und -reparatur für effizientes Programmieren.

Ein Blick darauf, wie maschinelles Lernen dabei hilft, technische Schulden in der Softwareentwicklung zu erkennen.

Eine Studie zeigt, wie das Kombinieren von Modellen die Genauigkeit beim Softwaretesten verbessert.

Eine Studie über Sicherheitsprobleme, mit denen Kubernetes-Nutzer über vier Jahre konfrontiert sind.

Ein neues System verbessert die Fehlersuche in Smart Contracts.

Eine Studie zur Frische und Staleheit von Ubuntu-Paketen.

Die Erfahrungen von trans Mitwirkenden in Open-Source-Communities hervorheben.

Eine neue Methode verbessert die Qualität des Code-Ergebnisses von Sprachmodellen.

KModels ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle einfach ohne tiefgehendes technisches Wissen umzusetzen.

Studie bewertet Sprachmodelle danach, wie gut sie Webanwendungscode generieren können.

Eine Studie darüber, wie kulturelle Werte die Nutzung von LLMs durch Softwareentwickler beeinflussen.

Ein neues Framework verbessert die Code-Generierung mit den Prinzipien des Pair Programmings.