David Lo

Un método para mejorar la comprensión y seguridad de las Redes Neuronales de Grafos.

SeePrivacy busca simplificar cómo los usuarios interactúan con las políticas de privacidad.

FuseFL mejora la localización de fallos al combinar varias fuentes de datos para dar explicaciones más claras.

Un nuevo sistema para evaluar vulnerabilidades de software en múltiples niveles.

Una mirada a los grandes modelos de lenguaje para la programación y su ecosistema.

Este estudio evalúa la efectividad de los LLMs en la creación de pruebas unitarias.

Los nuevos modelos ayudan a los desarrolladores, pero los ataques de puerta trasera representan serios riesgos de seguridad.

Explorando sistemas adaptativos para manejar errores en tiempo de ejecución usando Modelos de Lenguaje Grandes.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del etiquetado usando modelos preentrenados.

Examinando preocupaciones de seguridad en los mecanismos de retroalimentación de los usuarios para herramientas de generación de código.

Un nuevo método para mejorar la generación de código en los modelos LLM4Code.

Una mirada detallada a los cambios drásticos y su impacto en los desarrolladores.

Este estudio compara diferentes LLMs para encontrar fallos y detectar vulnerabilidades en el software.

Aprende cómo el ajuste fino eficiente de parámetros mejora la detección de olores de código con LLMs.

ACECode optimiza el código generado por IA para que sea más eficiente y correcto.