Informática - Ingeniería del software

Un nuevo enfoque para mejorar el fuzzing basado en generadores al centrarse en los tipos de datos.

Una guía para transformar código Python no idiomático usando técnicas modernas.

Aprende sobre técnicas de fuzzing para mejorar la seguridad de las aplicaciones web.

StackSight transforma WebAssembly en código C++ legible usando técnicas de IA.

Nuevos algoritmos mejoran la velocidad y precisión de la selección de características en modelos estadísticos.

La validación y verificación tempranas aseguran que los sistemas cumplan con las necesidades y minimicen errores costosos.

Nuevo método evalúa la confiabilidad de las predicciones de ML automáticamente.

Explorando métodos para una clasificación multi-etiqueta efectiva en el desarrollo de software.

Una nueva métrica para medir lo difícil que es compilar lenguajes de programación.

Usando IA para automatizar la vectorización, mejorando la eficiencia y la corrección del código.

Un nuevo marco mejora la creación de mensajes de commit a través de la automatización.

Explorando cómo los dispositivos pueden colaborar para mejor eficiencia y rendimiento.

Explora estrategias para asegurar la calidad del software en entornos de desarrollo colaborativo abiertos.

Una visión general de las pruebas metamórficas y su papel en la calidad del software.

Este estudio evalúa cómo GPT-4 ayuda en tareas de ingeniería inversa.

M2CVD mejora la detección de vulnerabilidades de software a través de enfoques de modelo colaborativo.

Un enfoque novedoso mejora la detección de vulnerabilidades de seguridad en software usando modelos avanzados.

Un nuevo estándar para evaluar LLMs para tareas de programación en Java.

Un nuevo método mejora los modelos de lenguaje de código a través de casos de prueba efectivos y aprendizaje de preferencias.

Este documento presenta un método para asegurar la calidad en el código generado por LLM.

Los avances en la computación cuántica exigen pruebas y depuración efectivas para tener software confiable.

Esta investigación se centra en cómo se mide y se reporta la calidad del TDD.

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

Aprende cómo la modelación ecológica ayuda a enfrentar desafíos ambientales.

Este artículo habla sobre los riesgos de las alucinaciones de paquetes en modelos que generan código.

Un nuevo método mejora los LLMs para generar código de UI de alta calidad.

Usando modelos de lenguaje para mejorar la detección de errores de software y la eficiencia en las pruebas.

Una nueva referencia prueba la capacidad de los LLMs para encontrar vulnerabilidades de software.

LUNAR simplifica el análisis de logs sin necesitar datos etiquetados, mejorando la precisión y la eficiencia.

Un nuevo marco mejora la autocompletación de código al capturar conocimiento específico del repositorio.

Una mirada a las vulnerabilidades y soluciones para sistemas de aprendizaje profundo.

Combinando fuzzing y modelos de lenguaje para mejorar la eficiencia en las pruebas de software.

DafnyBench mide herramientas de verificación de software, abriendo el camino para una programación confiable.

Una mirada a cómo los LLMs enfrentan desafíos de programación por ejemplo.

Probar LLMs es clave para aplicaciones de IA seguras y efectivas.

Una nueva herramienta mejora el análisis estático con gráficos simplificados y aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad de las pruebas para bibliotecas de aprendizaje profundo.

Aprende cómo los centros de datos miden y reportan sus emisiones de carbono de manera efectiva.

AlabOS agiliza los flujos de trabajo para laboratorios automatizados, mejorando la eficiencia en la investigación de materiales.

Los grandes modelos de lenguaje mejoran las pruebas diferenciales en el desarrollo de software.