Informatique - Génie logiciel

Une étude montre comment CHIME améliore les réponses de ChatGPT aux rapports de bogues logiciels.

Une nouvelle méthode améliore le test des API REST en utilisant un apprentissage intelligent pour prioriser les opérations clés.

AutoChecker simplifie la création de vérificateurs de code statiques personnalisés pour les développeurs.

Un outil pour valider les cas de test générés par des modèles de langage massifs.

Apprends à connaître le test métamorphique et son importance dans le développement de logiciels.

L'IA change la façon dont les équipes de dev bossent ; comprendre les gens, c'est super important.

Apprends comment le refactoring peut améliorer la structure du logiciel et gérer les risques associés.

Des chercheurs ont développé un cadre auto-correcteur pour générer efficacement des bancs d'essai dans la conception matérielle.

Exploiter des stratégies plus malines pour dénicher les bugs dans les tests logiciels.

Examiner comment les bots aident les ingénieurs logiciels et les domaines à améliorer.

Apprends des techniques efficaces pour enseigner la décomposition de programmes aux débutants.

Les outils d'IA comme ChatGPT rencontrent des défis en matière d'efficacité énergétique qui nécessitent des solutions.

Les petits LLMs peuvent aider mais ont des problèmes de qualité importants dans la génération de code.

Apprends comment des changements de prompt dans le code peuvent économiser de l'énergie et être bénéfiques pour l'environnement.

Explorer les forces de la génération de code humaine contre celle automatisée.

Apprends comment les machines peuvent faciliter le processus de révision de code pour les développeurs.

Explore comment les systèmes IVR ont évolué grâce à la technologie AI.

Découvrez le mécanisme de la balançoire pour une gestion de projet codée plus fluide.

Apprends comment le refactoring de code réduit la contamination des données dans le développement logiciel.

Découvre comment des incidents récents mettent en évidence des failles dans les paquets Linux.

Des données pourries peuvent mener à une mauvaise performance des modèles dans les applis de deep learning.

Une nouvelle approche améliore la récupération de patches pour les vulnérabilités logicielles.

Apprends comment les politiques de contrôle d'accès protègent tes données dans les applis web.

Cuvis.ai rend l'imagerie hyperspectrale facile et accessible à tous.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de codage en utilisant des tests auto-générés.

HULA améliore le codage en intégrant des retours humains dans le processus de développement.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité du code généré par les modèles de langage.

Apprends comment les devs identifient et corrigent les bugs efficacement.

Apprends à créer des modèles logiciels clairs à partir de code complexe.

Une explication claire des composants du modèle de langue et de leurs rôles.

Explorer l'impact de la dette technique sur les projets logiciels et la maintenance.

Découvre comment les méthodes formelles améliorent la fiabilité des logiciels et aident à dénicher les bugs tôt.

Un aperçu des méthodes de test pour les logiciels de voitures autonomes.

SpecTool apporte de la clarté sur les erreurs des LLM en utilisant des outils.

Gaze2AOI automatise le marquage des zones dans les vidéos en utilisant des données de suivi oculaire.

Découvrez comment GOOD simplifie la programmation et améliore la qualité des logiciels.

Un aperçu de comment la logique de trace aide à la vérification des programmes récursifs.

Évaluer l'efficacité des modèles linguistiques dans les tâches de codage avec de nouveaux benchmarks.

CodeSAM aide à améliorer la compréhension et l'analyse du code sous différents angles.

Naviguer à travers les défis de la technologie des véhicules autonomes pour un futur plus sûr.