Informatique - Génie logiciel

Les grands modèles de langage améliorent les tests différentiels dans le développement logiciel.

Explore comment l'IA transforme les pratiques et les rôles en ingénierie logicielle.

Une étude explore l'analyse statique pour améliorer la complétion de code au niveau des dépôts.

Cette étude évalue comment les LLM peuvent améliorer les tests de mutation dans le développement logiciel.

Examiner l'impact des API obsolètes sur les suggestions de code des LLM.

Explorer comment GenAI influence les pratiques d'ingénierie logicielle et ce qui reste inchangé.

Un système qui utilise des principes Agile pour améliorer l'efficacité du développement logiciel et la collaboration.

Une nouvelle approche combine connaissance et technologie pour améliorer la détection des vulnérabilités logicielles.

L'IA simplifie la création de diagrammes de classe, augmentant l'efficacité et la précision dans la conception de logiciels.

Cet article parle des récents développements pour améliorer l'efficacité des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse de test et la détection de défauts dans les programmes quantiques.

Une nouvelle méthode pour améliorer les tests de sécurité des véhicules autonomes grâce à des scénarios générés.

Une nouvelle méthode trouve des bugs de performance dans les frameworks DL de manière efficace.

Examiner les limites des grands modèles de langage dans la compréhension des relations de code.

RepoExec évalue les performances de génération de code au niveau du dépôt.

Un cadre améliore la génération de code pour des langages spécialisés en utilisant la documentation.

S'attaquer au problème du démarrage à froid avec de nouvelles techniques de profilage pour améliorer les performances des applis.

Un nouvel outil utilise l'apprentissage automatique pour détecter les bugs de performance de manière efficace.

Examiner la mémorisation dans les modèles de complétion de code et ses implications pour la vie privée.

Un nouveau modèle à double transformateur améliore les prévisions de temps d'exécution à partir de l'analyse du code source.

Une étude sur la capacité de Copilot à générer du code dans différents langages de programmation.

Cet article explore des méthodes pour calculer l'énergie de l'état fondamental en utilisant la programmation quantique.

Un nouveau jeu de données améliore l'efficacité de recherche de code pour les développeurs qui utilisent des requêtes en langage naturel.

Étudier l'impact de l'annotation sociale sur l'engagement et la performance des étudiants en programmation.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions en se concentrant sur la fonctionnalité du code plutôt que sur les noms de variables.

Un outil utilisant l'IA aide à identifier les paramètres de configuration clés pour la performance des logiciels.

Un aperçu des tests basés sur des scénarios pour évaluer les modèles de génération de code.

Ce banc d'essai évalue les modèles multimodaux sur des tâches BPM comme la documentation et l'amélioration.

Évaluer la fiabilité des commentaires produits par des modèles de langage dans le code logiciel.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la génération de code en utilisant des documents externes.

Une nouvelle approche pour créer des API à partir des spécifications AAS de manière efficace.

Cet article examine les obstacles et les solutions pour améliorer la reproductibilité dans la recherche en ML.

Cette étude parle d'utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer l'inférence de type dans les langages de programmation.

Une étude sur l'automatisation de la génération de titres pour de meilleures réponses des développeurs.

FeaTestSelPrio améliore l'efficacité des tests dans des systèmes logiciels hautement configurables.

Cette étude examine comment l'analyse par intervalles améliore l'efficacité du Bounded Model Checking.

Un nouveau système de révision de code aide les étudiants à obtenir de meilleurs retours en programmation.

Un nouvel outil vise à identifier les vulnérabilités dans les contrats intelligents inter-chaînes.

Un nouveau cadre améliore la détection des vulnérabilités de retour d'état dans les contrats intelligents.

INDICT améliore la sécurité du code et son utilité grâce à une analyse à double critique.