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

Verbesserung der Fähigkeit von LLMs, Buffer-Overflow-Schwachstellen mit kontextsensitiven Techniken zu beheben.

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

Eine neue Methode verbessert die automatische Erstellung von Klaviercovern mithilfe bestehender Musiktranskriptions-technologie.

Werkzeuge verbessern, um zu überprüfen, ob Schleifen in Programmen fertig laufen.

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.

Mit dem Fortschritt der Technologie sieht sich die Software-Sicherheit neuen Herausforderungen und Chancen gegenüber.

LM-GC bietet einen neuen Weg, um Gradienten im maschinellen Lernen zu komprimieren.

MoJE verbessert die Sicherheitsvorkehrungen für LLMs und bekämpft Jailbreak-Angriffe effektiv.

Neue Methode erstellt komplette Simulationen im Code aus Eingaben in natürlicher Sprache.

Dieser Artikel bewertet, wie gut LLMs Testfälle für Java-Programme generieren.

Untersuchung der Qualität und Sicherheitsbedenken von KI-generiertem Code.

Finde heraus, wie Zernike-Polynome Optik und Astrophysik verbessern.

Diese Studie behandelt Abfall in der Softwareentwicklung und bietet Messstrategien an.

RepairBench setzt Massstäbe zum Vergleichen von KI-Modellen beim Beheben von Softwarefehlern.

Eine neue Methode sagt die Risiken der Memorierung in grossen Sprachmodellen vorher, um die Privatsphäre zu verbessern.

Erfahre, wie formbare Entwicklung das Verständnis von Software mit massgeschneiderten Tools verändert.

DAOS bietet effizientes Datenmanagement für Hochleistungsrechenumgebungen.

Teamsemantik verbessert die Überprüfung komplexer Eigenschaften in Softwaresystemen.

Ein Framework, das MLP und SVM nutzt, identifiziert Android-Malware effektiv.

Ein neues System verbessert die Genauigkeit und Effizienz der Codeübersetzung mit spezialisierten Agenten.

CRScore bietet eine innovative Bewertungsmethode zur Einschätzung von Code-Review-Kommentaren ohne menschliche Referenzen.

Diese Studie untersucht effektive Methoden zur Erstellung synthetischer Daten für das Training von Sprachmodellen.

Dieses Papier untersucht den Zusammenhang zwischen minimaler intuitionistischer Logik und Call-by-Value-Auswertung in der Programmierung.

Ein neuer Ansatz verbessert die Malware-Erkennung und widersteht gleichzeitig feindlichen Angriffen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der log-basierten Anomalieerkennung mit Transformer-Modellen.

Eine Programmiersprache, die sich auf zuverlässige Anwendungsleistung und Speicherverwaltung konzentriert.

In diesem Artikel geht's um die Verständlichkeit von dekompiliertem Java-Code und warum das wichtig ist.

Ein neues Framework vereinfacht die FPGA-Programmierung und macht sie für Entwickler zugänglicher.

Ein Verfahren zur Analyse von aussergewöhnlichem Verhalten in Java-Programmen mit Hilfe von Bytecode.

Untersuche, wie Time-outs die Systeminteraktionen in der verzweigten Bisimilarität beeinflussen.

Die Verbindung zwischen Persönlichkeitsmerkmalen und der Effektivität von Code-Generierung mit LLMs erforschen.

Erkunde, wie Datensynthese die Leistung und das Training von Codierungsmodellen verbessert.

Diese Studie untersucht, wie LLMs Entwicklern helfen, Quantenalgorithmen besser zu verstehen.

DemoCraft verbessert die Codegenerierung aus natürlicher Sprache durch intelligente Auswahl von Beispielen.

Ein Blick auf die Vereinfachung des Trainings grosser Modelle mit FSDP und torch.compile.

Lern, warum das Beenden von Programmen wichtig für die Computerprogrammierung ist.

AutoChip nutzt EDA-Feedback, um die Verilog-Code-Generierung durch LLMs zu verbessern.

Ein Werkzeug, das darauf ausgelegt ist, die Problemlösungsfähigkeiten von Sprachmodellen effizient zu verbessern.