Informatique - Génie logiciel

Un aperçu détaillé des modèles de charge de travail dans les applications web pour une meilleure gestion des ressources.

vMocks simplifie la vérification formelle, améliorant la sécurité et la fiabilité des logiciels.

Les bots simplifient les tâches et améliorent la collaboration en ingénierie logicielle.

Une étude sur comment la dette technique impacte les projets de deep learning.

Cet article passe en revue les nouveaux modèles de codage d'OpenAI et leur performance dans les applications web.

Cette étude évalue la performance des grands modèles de code dans les suggestions d'API.

RepoGenReflex améliore la complétion de code en apprenant des expériences passées et en proposant des suggestions pertinentes.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour générer des preuves de correction en Rust.

PromSec optimise les invites pour générer du code sécurisé et fonctionnel avec les LLM.

Examiner comment les biais dans les LLMs affectent le recrutement des équipes de développement.

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

Une étude sur les défis des étudiants et les stratégies dans les tâches de modélisation logicielle.

Une nouvelle méthode améliore la détection de bugs dans les logiciels en utilisant des agents LLM et une stratégie de division et conquête.

Les contrats proxy sur Ethereum offrent des avantages mais présentent des problèmes de sécurité importants.

Une approche automatisée améliore l'analyse des logs et le diagnostic des pannes dans les services en ligne.

Des chercheurs développent des méthodes pour un meilleur code d’automatisation de la gestion des données grâce à des exemples riches en contexte.

Les outils d'IA changent la façon dont les développeurs bossent et améliorent le processus de développement logiciel.

Un aperçu de l'importance et des méthodes pour vérifier les systèmes distribués.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la vérification des preuves en ingénierie logicielle.

Des recherches montrent de nouvelles méthodes pour améliorer la fusion de code logiciel.

Explorer le rôle de GAI différentiel dans l'amélioration de la qualité du code pour les projets logiciels.

zsLLMCode crée des représentations de code utiles de manière efficace grâce à l'IA.

Examen des vulnérabilités du firmware et des outils pour améliorer la sécurité.

Cette étude évalue comment les modèles de langage aident les programmeurs débutants avec les commentaires de code.

Examine l'impact du protestware sur le développement logiciel et les réactions des communautés.

Utiliser des grands modèles de langage pour améliorer l'analyse des retours utilisateurs d'applications mobiles.

Une nouvelle approche améliore les suggestions de code pour le développement logiciel.

L'automatisation des revues de code peut améliorer l'efficacité des développeurs et la croissance de l'équipe.

Améliorer les méthodes de détection des paquets nuisibles dans les dépôts de logiciels.

Ce cadre simplifie la compréhension des politiques de confidentialité grâce à la technologie IA.

Cet article passe en revue les problèmes dans les projets LLM et propose des solutions pour les développeurs.

CodeTracker améliore le suivi des changements de code en se concentrant sur la précision et la prise en compte du refactoring.

Explorer l'importance de la responsabilité dans les systèmes logiciels qui impactent les résultats sociaux et juridiques.

LLM-Cure simplifie l'analyse des avis d'apps pour une meilleure expérience utilisateur.

Examiner comment ChatGPT transforme les réponses aux questions de programmation par rapport aux experts humains.

Les outils d'IA comme GitHub Copilot augmentent la productivité et la satisfaction des développeurs.

CodeInsight propose un ensemble de données affiné pour générer du code Python avec de vrais exemples.

Une étude sur la performance des modèles de détection d'objets sur des petits appareils.

Une approche légère améliore la détection des correctifs de vulnérabilités silencieuses dans les logiciels open-source.

L'optimisation des algorithmes quantiques avec l'apprentissage machine améliore les performances des calculs.