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Der TESSilator hilft Forschern, die Drehung von Sternen mit TESS-Daten zu analysieren.

ReDel hilft KI-Agenten, effizient an komplexen Aufgaben zusammenzuarbeiten.

Ein neues Tool verbessert die Modernisierung von wichtigen Mainframe-Systemen und COBOL-Code.

Lern, wie Datentestung die Leistung von Machine-Learning-Modellen verbessert.

Ein neues Framework legt den Fokus auf Vertrauen in die Risikobewertung von Software.

Dieser Artikel untersucht Sicherheitsrisiken bei der Auswahl von Java-Paketen und gibt Entwicklern Einblicke.

Eine Studie zeigt, wie die Umgebungsbedingungen die Leistung und Kosten von KI-Software beeinflussen.

Ein maschinelles Lernverfahren verbessert die Vorhersage des Programmverhaltens ohne Ausführung.

Neue Techniken verbessern die Überprüfung komplexer Computerprogramme für zuverlässige Leistung.

Analyse von Schwachstellen in beliebten Code-Vervollständigungstools und deren Auswirkungen auf Entwickler.

Diese Studie untersucht die Fähigkeit von Open-Source-LLMs, Commit-Nachrichten zu erstellen.

Die Risiken und Verantwortlichkeiten der Lizenzkonformität bei KI-Coding-Tools unter die Lupe nehmen.

Ein Blick auf die Risiken von Prompt-Leaks in grossen Sprachmodellen und Methoden zur Vermeidung.

Untersuchen, wie KI die Sicherheitscode-Generierung durch Kontext verbessern kann.

Untersuchen, wie KI-Assistenten die Privatsphäre der Nutzer respektieren können, während sie Aufgaben erledigen.

Studie zeigt Fortschritte bei der Erkennung von Softwareanfälligkeiten mit spezialisierten Klassifikatoren.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Taggenauigkeit mit vortrainierten Modellen.

Eine Studie bewertet, wie Lehrbücher mit den Programmierfähigkeiten in Python übereinstimmen.

KI automatisiert Code-Fixes und Funktionserweiterungen für Entwickler.

Entdecke, wie TestART die automatisierte Generierung von Unit-Tests verbessert.

OpenFactCheck bietet ein System zur Bewertung der Genauigkeit von Ausgaben von Sprachmodellen.

Die Zuverlässigkeit von grossen Sprachmodellen und ihre unterschiedlichen Ausgaben untersuchen.

Dopamin verbessert die Kommentarklassifizierung für einen reibungsloseren Softwareentwicklungsprozess.

Ein neuer Benchmark bewertet Code-Vervollständigungs-Tools in praktischen Programmierumgebungen.

Einsatz von grossen Sprachmodellen zur Verbesserung der Schwachstellenerkennung in Softwarecode.

In diesem Artikel geht's darum, wie Recomposition dazu beiträgt, die Softwareverifikationsprozesse zu verbessern.

LAMPO verbessert die ordinale Klassifizierung mithilfe von grossen Sprachmodellen für bessere Artikelvergleiche.

Eine schnelle Methode zum Bearbeiten von Bildern mit einfachen Textbefehlen.

Lern, wie man Haskell für relationale Programmierung nutzt, um Daten effizient zu verarbeiten.

Lerne, wie LLMs dynamische Code-Generierung für Software-Anwendungen ermöglichen.

Dieses Papier untersucht, wie grosse Sprachmodelle die Code-Qualität im Vergleich zu bestehenden Tools bewerten.

Lerne, wie eingeschränkte Funktionsräume die PDE-Lösungen in Firedrake verbessern.

Sicherheitsbedenken bei Nutzerfeedback-Mechanismen für Code-Generator-Tools prüfen.

MBR-Decodierung verbessert die Textqualität bei Generierungsaufgaben und übertrifft dabei die herkömmlichen Methoden.

Einsatz von Sprachmodellen zur Verbesserung von Datensätzen zur Schwachstellenerkennung.

Kombination von HW-NAS und ACO für effiziente neuronale Netzwerke.

Diese Forschung konzentriert sich darauf, die Fehlererkennung in mobilen App-Oberflächen durch Automatisierung zu verbessern.

Ein frischer Ansatz, um komplexe Netzwerke effektiv zu visualisieren.

Neues Eigentumsmodell verbessert das Speichermanagement und die Verifikation in Low-Level-Sprachen.

Untersuchen, wie KI die Informationssuche und Produktivität von Entwicklern beeinflusst.