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Examinando cómo las herramientas de IA influyen en el aprendizaje de los programadores principiantes.

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Nuevo marco mejora la calidad de las respuestas en comunidades de programación.

Este artículo examina cómo la organización de datos afecta la velocidad y eficiencia del programa.

Mejorando la capacidad de los LLMs para refinar su código a través de técnicas de autodepuración.

Aprende cómo la semántica de juegos aclara las funciones de los programas a través de modelos interactivos.

Un nuevo modelo que mejora la generación de código utilizando datos de múltiples fuentes.

Un nuevo marco mejora las habilidades de los modelos más pequeños en la programación de robots.

Un nuevo método mejora la autocompletación de código usando análisis de flujo de datos.

Aprende a analizar datos de LULC usando paquetes de R.

Un método nuevo para entrenar modelos de código centrado en la semántica y el comportamiento de ejecución.

Un método innovador mejora la eficiencia de la corrección de errores usando parches generados por LLM.

Un nuevo método ayuda a los programadores a verificar unidades en software científico.

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

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

Explora cómo funcionan los patrones en diferentes campos a través de materiales del mundo real.

La investigación une expresiones regulares y puntos fijos para definiciones de lenguaje complejas.

Presentando un marco para mejorar la toma de decisiones en agentes de lenguaje durante tareas complejas.

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

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

Este estudio examina cómo las percepciones sociales afectan las interacciones de los estudiantes con LLMs en cursos de programación.

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Los ejercicios generados por IA hacen que la programación sea más interesante para los estudiantes.

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.

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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.