Informatique - Génie logiciel

Cette étude évalue l'efficacité de différents LLMs pour identifier les vulnérabilités de code.

Examiner les problèmes de confidentialité liés aux SDK tiers dans les applications mobiles.

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

Analyser les problèmes de performance de WASI avec un cadre basé sur eBPF pour de meilleures applications web.

Explore les causes et les solutions pour les tests instables qui perturbent le développement logiciel.

Le modèle GPT-O1 montre de meilleures capacités de correction de bugs par rapport aux versions précédentes.

Cet article explore les défis et les risques liés aux informations sensibles dans les journaux de logiciels.

Un système intelligent qui simplifie le codage grâce à des solutions alimentées par l'IA.

Un nouvel environnement RL vise à améliorer l'optimisation du code pour le compilateur MLIR.

Une nouvelle méthode améliore les commentaires de relecture de code automatisés en utilisant l'expérience des relecteurs.

Examiner la programmation par prompts et son impact sur la création de logiciels et l'expérience utilisateur.

Cette étude évalue l'efficacité des LLM dans des tâches de découpage de programme statiques et dynamiques.

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.