Hongyu Zhang

LogShrink ofrece una mejor compresión para el costoso almacenamiento de datos de logs.

Investigando las diferencias entre el código escrito por humanos y el generado por máquinas para mejores métodos de detección.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de los mensajes de commit aprovechando las mejores prácticas.

Un nuevo método integra estrategias de búsqueda local en la Optimización Bayesiana para problemas complejos.

Un nuevo método mejora la generación de código aprovechando el contexto específico del proyecto y la retroalimentación del compilador.

LogSD mejora la detección de anomalías en datos de registros al centrarse en eventos poco frecuentes.

Explorando las preocupaciones sobre el uso de código en el entrenamiento de modelos de IA.

El razonamiento contrafactual mejora la comprensión de las vulnerabilidades en el código.

Un nuevo método para hacer marcas de agua efectivas en código generado por IA.

Este estudio analiza el uso del lenguaje natural para facilitar la visualización de datos.

BARO ofrece soluciones avanzadas para detectar problemas en sistemas de microservicios.

OptLLM ayuda a los usuarios a elegir los mejores LLMs para sus presupuestos y tareas.

Un método innovador mejora la eficiencia de la corrección de errores usando parches generados por LLM.

LogBatcher simplifica el análisis de logs usando modelos de lenguaje grandes sin necesidad de entrenamiento previo.

Examinando los desafíos y avances en el análisis de causas raíz para microservicios.

Los Modelos de Lenguaje Grande mejoran las evaluaciones de resumidos de código con evaluaciones creativas.

Nuevo marco mejora la detección de parches de seguridad para usuarios y software.

Descubre cómo el hashing profundo segmentado transforma la búsqueda de código para los desarrolladores.

Los métodos avanzados están cambiando la forma en que optimizamos recetas complejas.

RCAEval ofrece herramientas para mejorar el diagnóstico de fallos en sistemas de microservicios.