Este estudio evalúa cómo los LLMs pueden mejorar las pruebas de mutación en el desarrollo de software.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Este estudio evalúa cómo los LLMs pueden mejorar las pruebas de mutación en el desarrollo de software.
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Un nuevo método mejora la velocidad de pruebas y la detección de fallos en programas cuánticos.
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Un nuevo enfoque para mejorar las pruebas en sistemas configurables priorizando características críticas.
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Un nuevo método mejora la eficiencia en la comprensión de sistemas complejos a través del aprendizaje adaptable.
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Aprende a replicar funciones de software mediante modelado de comportamiento.
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Presentando un método que mejora la detección de errores en el desarrollo de software en C.
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Una nueva técnica mejora las pruebas para la carga de modelos en compiladores de aprendizaje profundo.
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Este estudio revela cómo los modelos de lenguaje pueden encontrar errores ocultos en aplicaciones móviles.
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Ap pWorld simula tareas reales para agentes de IA en un entorno controlado.
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Un nuevo método acelera las pruebas de software al centrarse en segmentos de páginas web.
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Este artículo examina los defectos centrados en el ser humano en el software y sugiere mejoras para la reportación.
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Un nuevo método para crear pruebas E2E usando Modelos de Lenguaje Grandes.
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El análisis estático de código ayuda a los desarrolladores a encontrar problemas temprano en el desarrollo de software.
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Un enfoque de aprendizaje automático mejora la predicción del comportamiento de un programa sin necesidad de ejecutarlo.
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Una nueva herramienta evalúa la seguridad y fiabilidad de los modelos de lenguaje.
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Un nuevo método mejora las pruebas para redes neuronales profundas al centrarse en el rendimiento general.
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LiTelFuzz mejora las pruebas para enjambres de multi-robots, identificando fallos de manera efectiva.
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Simplificando la detección de errores con técnicas de prueba creativas, combinando automatización e intuición humana.
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La trasplantación optimiza el fuzzing para firmware de MCU, mejorando la velocidad y la eficiencia.
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Un nuevo enfoque mejora el análisis estático usando modelos de lenguaje para un mejor desarrollo de software.
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