Shaowei Wang

Un nuevo método mejora la detección de errores de software usando agentes de LLM y una estrategia de dividir y conquistar.

Un enfoque liviano mejora la detección de arreglos silenciosos de vulnerabilidades en software de código abierto.

Este conjunto de datos mejora la generación de preguntas a partir de diagramas educativos para un mejor aprendizaje de los estudiantes.

Descubre cómo el orden de entrada afecta el rendimiento de los LLM en la detección de bugs de software.