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

Un enfoque de dos idiomas mejora la precisión mientras mantiene la velocidad en la programación.

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

Estudio explora análisis estático para mejorar la completación de código a nivel de repositorio.

Este estudio evalúa cómo los LLMs pueden mejorar las pruebas de mutación en el desarrollo de software.

Un nuevo tipo de sistema mejora el análisis de errores de redondeo para cálculos numéricos.

Examinando las limitaciones de los modelos de lenguaje grande en entender las relaciones de código.

TreeInstruct ayuda a los estudiantes a depurar a través de métodos de preguntas efectivos.

Aprende cómo la programación probabilística ayuda a analizar la incertidumbre en los datos.

Un estudio sobre la automatización de la generación de títulos para mejorar las respuestas de los desarrolladores.

Un nuevo sistema de revisión de códigos ayuda a los estudiantes a obtener mejor retroalimentación en programación.

Mejorando el rendimiento de la programación lógica al analizar el compartimiento de variables y la linealidad.

Celebrando buenas prácticas de codificación con fragancias de código para los que aprenden Java.

Las herramientas de IA están cambiando la educación en programación, afectando el aprendizaje y la confianza de los estudiantes.

LASSI ayuda a traducir programas de computadora para una computación científica más eficiente.

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

Un nuevo estándar aborda los desafíos en la recuperación de código para los desarrolladores.

Explorando cómo los videojuegos pueden enseñar habilidades de programación esenciales de manera efectiva y entretenida.

Qrisp simplifica la programación cuántica con herramientas fáciles de usar y abstracciones de alto nivel.

Un estudio sobre LLMs dando retroalimentación para la educación en programación.

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

Explorando la programación coreográfica con efectos algebraicos para mejorar el desarrollo de aplicaciones distribuidas.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y accesibilidad de la generación de código para los programadores.

Un juego de estrategia donde los jugadores programan a los trabajadores para que lleguen a sus trabajos a través de obstáculos.

Explorando el uso de estudios de caso para enriquecer el aprendizaje de lenguajes de programación.

Un estudio sobre enseñar ciberseguridad en cursos de programación.

Un nuevo método combina LLMs con técnicas tradicionales de desensamblaje para un análisis efectivo.

Explorando vulnerabilidades en el código generado por modelos de lenguaje.

La IA generativa está cambiando la forma en que enseñamos programación a los estudiantes.

La lógica ofrece una base sólida para un aprendizaje efectivo en ciencia e ingeniería.

Explorando la complejidad de estados en la teoría de autómatas y sus implicaciones para el procesamiento del lenguaje.

Un método que traduce lenguaje sencillo en programas ejecutables para quienes no son programadores.

Un marco para evaluar las habilidades de los LLM en tareas relacionadas con datos usando intérpretes de código.

Haskelite ayuda a los nuevos en entender Haskell a través de trazas de evaluación claras.

Este marco mejora la eficiencia de la ciencia de datos al convertir código de Python a SQL.

Graphitron simplifica el procesamiento de gráficos basado en FPGA con un lenguaje de programación fácil de usar.

Una mirada a las herramientas de IA y su alineación con las prácticas de ingeniería de software.

MuTT simplifica la programación de robots al predecir con precisión los movimientos y optimizar tareas.

Un nuevo método mejora la localización de errores a través de la división dinámica y el aprendizaje de ejemplos difíciles.

CSLS se enfoca en la estructura del código para detectar vulnerabilidades mejor.