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Nuevos métodos mejoran los resultados de los modelos de lenguaje mientras mantienen las reglas gramaticales.

Este marco utiliza múltiples agentes y gráficos de tareas para resolver problemas de manera eficiente.

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

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.

SinkLoRA mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje para manejar textos largos.

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

DLHT ofrece una solución poderosa para el almacenamiento y recuperación de datos de manera eficiente.

Investigando el impacto de la anotación social en el compromiso y rendimiento de los estudiantes de programación.

Este documento habla sobre un modelo para sistemas distribuidos tolerantes a fallos enfocado en la recuperación débil.

Un nuevo enfoque para crear APIs a partir de especificaciones AAS de manera eficiente.

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FeaTestSelPrio mejora la eficiencia de las pruebas en sistemas de software altamente configurables.

Un estudio sobre asignadores de memoria y su impacto en el rendimiento de sistemas embebidos.

Explorando la importancia de teorizar para los investigadores y educadores en ingeniería de software.

Esta investigación se centra en usar agentes basados en LLM para mejorar el mantenimiento del software.

Un estudio revela estrategias de incrustación efectivas para una localización de errores más rápida en el software.

Este artículo evalúa la efectividad de los modelos de lenguaje grandes en la creación de afirmaciones de hardware.

Un nuevo marco mejora la fiabilidad en los sistemas de comunicación asíncrona a través de la gestión del tiempo.

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

Examinando modelos de IA para una clasificación efectiva de registros de software en redes de telecomunicaciones.

El DSLM captura luz de galaxias lejanas usando un diseño modular único.

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.

Explorando métodos para crear controladores confiables en diferentes entornos.

Combinar clases de estado estocástico y simulación ofrece un análisis mejor de sistemas complejos.

Un nuevo marco mejora la fiabilidad de la comunicación en protocolos de paso de mensajes multiparte.

Explorando conexiones entre programas lógicos y redes booleanas para mejorar los conocimientos sobre modelos estables.

Explorando cómo las recomendaciones de tareas de CSE ayudan a los desarrolladores de software a encontrar tareas adecuadas.

Un estudio desarrolla modelos para predecir errores de software en tiempo real para sistemas complejos.

Un método para asegurar la corrección del software a través de análisis estructurado.

Un nuevo método para mejorar la seguridad en sistemas críticos usando modelos de lenguaje.

Aprende cómo los métodos formales mejoran el diseño de software para configuraciones complejas.

Una visión general de los temas clave en el diseño de hardware de computación especializado.

Este estudio analiza cómo el snowballing mejora la calidad de la investigación en plataformas de preguntas y respuestas.

La IA generativa hace más fácil las revisiones sistemáticas en la investigación de ingeniería de software.

Un nuevo marco evalúa la dificultad en tareas de codificación para modelos de lenguaje grandes.

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