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Identifiziere und unterstütze gefährdete Schüler in Programmierkursen für bessere Ergebnisse.

Lern, wie Sitzungstypen Kommunikationsprotokolle in der Softwareentwicklung verbessern.

OMP GPT ist darauf spezialisiert, OpenMP-Pragmas für effizientes Coden in HPC zu generieren.

Diese Methode verbessert die Codierungsgenauigkeit durch wiederverwendbares Funktionslernen und Refactoring.

Diese Arbeit untersucht, wie LLMs die Schwachstellenerkennung im Java-Code verbessern.

Eine neue Methode reduziert falsche Positive in statischen Analysewerkzeugen mit Hilfe von Fuzz-Tests.

Die Bewertung der ModKalibrierung, um die Codequalität und das Vertrauen der Entwickler zu verbessern.

Dieses Papier bewertet die Effizienz des generierten Codes von verschiedenen Modellen.

Bewertung, wie gut Sprachmodelle bei Programmieraufgaben aus der Sicht der Nutzer unterstützen.

Diese Studie zeigt, wie sich Code-Snippets auf die Qualität der Antworten bei Programmieranfragen auswirken.

Eine Methode zur Automatisierung der Erstellung von Testfällen für bessere Bewertungen in der Programmierung.

Eine Methode zur besseren Codegenerierung in der Datenwissenschaft unter Verwendung von Eingabe-Ausgabe-Spezifikationen.

Ein neues Framework, um das Verständnis von LLMs für Code-Aufgaben zu bewerten.

API Pack vereinfacht die Generierung von API-Calls für Sprachmodelle und hilft Entwicklern enorm.

Eine benutzerfreundliche Bibliothek für Tensor-Simulationen in der Physik.

Ein neuer Ansatz mit LLMs verbessert die Datenflussanalyse für ein besseres Verständnis von Code.

Die Vorteile von Programmierung im Reinforcement Learning erkunden.

Ein neuer Ansatz, um Fehlermeldungen bei Typfehlern für Programmierer verständlicher zu machen.

Eine neue Methode für KI-Agenten, um aus ihrer Umgebung mit Code zu lernen.

Lerne, wie grosse Sprachmodelle das Programmieren mit effektiven Methoden vereinfachen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit einer Methode zur Verbesserung der Code-Zusammenfassung mithilfe von Erkenntnissen über menschliche Aufmerksamkeit.

Eine Übersicht über starke Linearität und ihre Bedeutung in der nebenläufigen Programmierung.

Eine Studie zeigt, dass Cannabis die Programmierleistung negativ beeinflusst und die Kreativität nicht steigert.

Eine Studie bewertet die Programmierfähigkeiten verschiedener grosser Sprachmodelle.

Erkunde wichtige Programmierkonzepte, um robuste und zuverlässige Anwendungen zu erstellen.

Ein Blick auf den Vergleich von nichtdeterministischen probabilistischen Modellen und ihrer Bedeutung.

Eine neue Methode reduziert Syntaxfehler in vom grossen Sprachmodell generiertem Code.

Neue Bibliotheken und Algorithmen steigern die Leistung in der Forschung zur elektronischen Struktur.

Erkunde die Grundlagen und Anwendungen von Konzepten der Logikprogrammierung.

Die Forschung untersucht Methoden, um menschlich geschriebenen Code von AI-generiertem Code zu unterscheiden.

Die Bewertung der LLM-Leistung durch ein spezielles Benchmark für die Bio-Bildanalyse.

Eine Studie zur automatisierten Programmgenerierung mit Realisierbarkeit und Realisierungslogik.

JupyLabel bietet eine bessere Möglichkeit, Codeabschnitte in Jupyter-Notebooks zu klassifizieren und zu kennzeichnen.

Schüler nutzen ChatGPT, um persönliche Analogien zu erstellen, um das Verständnis von Rekursion zu verbessern.

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

Lern, wie Programmierframeworks die differenzielle Privatsphäre für Datenanalyse verbessern.

Ein Überblick über Lehrmethoden und Ressourcen in der Constraint-Programmierung.

Ein Blick auf Antikolimite und ihre Rolle, komplexe Strukturen einfach auszudrücken.

Dieser Artikel untersucht, wie grosse Sprachmodelle Logikcodes effektiv simulieren.

Ein neuer automatisierter Ansatz verbessert die Effizienz beim Beheben von Softwarefehlern.