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Cet article parle de l'évaluation des LLMs dans les pratiques de codage sécurisé.

Un nouveau cadre combine la recherche de code, la génération et la réparation pour un programming efficace.

Une nouvelle méthode améliore la qualité de sortie du code des modèles linguistiques.

Un nouveau cadre améliore la génération de code en utilisant les principes du pair programming.

PF-PPO améliore les modèles de langage en filtrant les récompenses peu fiables pour de meilleures réponses en code.

Un nouveau benchmark qui évalue les grands modèles de code dans des tâches de codage du monde réel.

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Cross RT simplifie la programmation graphique pour différentes plateformes matérielles.

Des recherches montrent comment les fonctions auxiliaires améliorent la génération de code dans les modèles ajustés par instruction.

Explorer le lien entre les traits de personnalité et l'efficacité de la génération de code avec les LLMs.

Évaluer la pertinence de l'ingénierie des invites avec les nouveaux modèles de raisonnement.

Une étude explore comment les modèles linguistiques transmettent des émotions et des significations de manière implicite.

Des chercheurs cherchent de nouvelles façons d'améliorer la performance de l'IA en utilisant des méthodes de feedback innovantes.

Un nouvel outil associe les LLM et la vérification formelle pour créer du code plus sûr.

Découvre comment les transformers changent la façon dont on écrit du code.