Informática - Ingeniería del software

Cedar ofrece una forma clara de desarrollar políticas de autorización para aplicaciones.

Los métodos simplificados superan a los agentes complejos en la resolución de problemas de software.

Examinando métodos para mejorar la generación de código para lenguajes de programación especializados usando LLMs.

Nueva plataforma y conjunto de datos buscan mejorar los modelos de reparación de errores para el núcleo de Linux.

ResearchBot ayuda a desarrolladores conectándolos con ideas de investigaciones académicas.

Este estudio evalúa qué tan bien detectan GPT-3.5 y GPT-4 clones de código.

Un estudio sobre cómo mejorar la seguridad del código generado por modelos de IA.

Aprende sobre el drift en ML y cómo manejarlo de manera efectiva.

Un nuevo marco mejora la minería de procesos al usar modelos de referencia para violaciones de mejores prácticas.

Un enfoque formal para verificar la corrección de protocolos de consenso basados en DAG.

Un marco de dos etapas mejora la inferencia de tipos en Python, aumentando la calidad y eficiencia del código.

Explorando modelos de aprendizaje automático y nuevos conjuntos de datos para mejorar la seguridad.

Los modelos de lenguaje avanzados mejoran las pruebas automáticas de apps móviles, detectando errores cruciales.

Una nueva herramienta mejora la fusión de Git al analizar las dependencias del código.

Un nuevo marco aborda la equidad en las redes neuronales profundas durante la poda del modelo.

Una mirada detallada a cómo los LLMs de código manejan las transformaciones en el código.

ESBMC-Python ayuda a verificar la corrección del código Python usando anotaciones de tipo y verificación de modelo acotado.

Un estudio sobre cómo los LLMs manejan reglas y restricciones de codificación.

Un nuevo método mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje mientras reduce costos y el impacto ambiental.

Descubre cómo los CFDGs mejoran las pruebas de software al aclarar los caminos de decisión.

Una mirada a las tablas de clasificación de modelos de fundación y sus problemas de evaluación.

Actualizar sistemas antiguos es clave para la eficiencia y seguridad del negocio.

Una herramienta rápida revisa modelos BPMN en busca de errores, asegurando procesos de negocio sin problemas.

Este documento presenta un marco para la generación automática de testbenches usando LLMs.

NFARD ofrece métodos innovadores para proteger los derechos de autor de modelos de aprendizaje profundo.

Synbciatr corrige automáticamente casos de prueba desactualizados en el desarrollo de software.

Este estudio explora el papel de las capas feed-forward en los modelos de lenguaje de código.

Explorando los problemas de la alucinación de código en los modelos de programación de IA.

Este estudio explora cómo los elementos de juego pueden involucrar a los estudiantes en las contribuciones de Software de Código Abierto.

Aprende cómo la investigación-acción mejora las prácticas de ingeniería de software a través de la colaboración y la reflexión.

Aprende cómo la etnografía mejora la comprensión en las prácticas de ingeniería de software.

Explorando el impacto de blockchain en la Infraestructura de Clave Pública.

Examinando el papel de las técnicas de dropout en la mejora de la equidad en las DNNs.

Un análisis de las respuestas de los desarrolladores a la vulnerabilidad de Log4j y sus prácticas.

Una visión general de por qué probar los contratos inteligentes es crucial para la seguridad y funcionalidad.

Explora métodos para mejorar la eficiencia y precisión en las pruebas de software.

Explorando nuevos métodos para mejorar las pruebas de videojuegos a través de la automatización y la IA.

AFPNet ofrece una mejor detección de vulnerabilidades en contratos inteligentes usando técnicas de aprendizaje profundo.

Una mirada a los métodos de análisis de WebAssembly para ejecución segura.

CodeCSE mejora la conexión entre el código y los comentarios usando aprendizaje contrastivo para la ingeniería de software.