Informatique - Génie logiciel

Apprends des techniques clé pour créer de meilleures invites pour les grands modèles de langage.

Une étude sur les rôles des développeurs payés et des bénévoles dans les projets Rust.

Une nouvelle méthode améliore la gestion des incidents pour les services cloud en utilisant des données historiques.

Une nouvelle méthode pour évaluer la fiabilité des modèles d'apprentissage profond en utilisant des préconditions de données.

Une nouvelle approche modulaire améliore l'efficacité et la précision pour identifier les cyber-attaquants.

Une étude sur l'amélioration des outils automatisés pour la simplification de code dans le développement logiciel.

Une nouvelle méthode combine l'IA et l'analyse statique pour de meilleures suggestions de code.

OMP GPT se spécialise dans la génération de pragmas OpenMP pour un codage efficace en HPC.

Une étude sur l'impact des LLM dans les cours de génie logiciel à l'université.

Un nouvel algorithme améliore l'analyse des systèmes complexes dans les processus d'affaires.

Instiller améliore les tests de fuzzing CPU avec des techniques efficaces et une meilleure détection de bugs.

MobFuzz améliore le fuzz testing avec une optimisation multi-objectifs pour une meilleure sécurité des logiciels.

Cette méthode améliore la précision du code grâce à l'apprentissage de fonctions réutilisables et au refactoring.

Présentation de Z3alpha, une nouvelle méthode pour la génération de stratégies SMT utilisant la recherche d'arbre Monte Carlo.

SPViz permet des outils de visualisation sur mesure pour mieux comprendre les projets logiciels.

Apprends à créer des systèmes qui mettent le design convivial en priorité dès le départ.

Une nouvelle méthode améliore la génération de tests en utilisant de grands modèles de langage pour une meilleure couverture.

Présentation d'un cadre pour des représentations graphiques personnalisables dans l'analyse de code.

Rendre les tests de logiciel captivants pour les étudiants grâce à la gamification.

Explorer comment ChatGPT peut améliorer la qualité des messages de commit dans le développement logiciel.

Cet article explore des méthodes pour utiliser GPT-3.5 afin d'automatiser efficacement les revues de code.

Combiner des LLM et la vérification formelle pour améliorer la précision et l'efficacité de la programmation.

Cette étude propose de nouveaux syntaxes sucrées basées sur de vrais modèles de codage en Java.

Cette étude examine les difficultés à identifier les bugs dans les systèmes d'apprentissage profond.

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Un nouveau jeu de données révèle des infos sur l'utilisation des modèles pré-entraînés dans les projets logiciels.

Explore les principaux obstacles que les équipes agiles rencontrent dans la gestion des données et les solutions efficaces.

Explorer comment la responsabilité façonne les pratiques d'ingénierie logicielle et la dynamique des équipes.

Une nouvelle méthode réduit les faux positifs dans les outils d'analyse statique en utilisant des tests de fuzz.

Un nouveau système améliore la génération de messages de commit en se concentrant sur le contexte du code.

Apprends comment les organisations peuvent garder des pros de l'IT qualifiés malgré la grosse compétition.

Une exploration des défis et des stratégies pour améliorer la sécurité des logiciels.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la qualité des revues de code grâce à l'apprentissage profond.

Évaluer la calibration du modèle pour améliorer la qualité du code et la confiance des développeurs.

Ce papier évalue l'efficacité du code généré à partir de différents modèles.

Un ensemble de données pour améliorer la précision de la génération de tests unitaires en utilisant de grands modèles linguistiques.

La recherche met en avant l'importance d'un design logiciel centré sur l'utilisateur pour corriger les défauts.

Découvre comment la Programmation par Graphes d'Objets simplifie la gestion des données dans le développement logiciel.

Présentation d'un outil pour créer des modèles de rapports de bugs personnalisés pour les développeurs de logiciels.

Apprends comment les modèles basés sur des agents et SAGE aident à mieux comprendre les systèmes complexes.