Un nouveau système utilise des LLM pour réécrire les requêtes de manière efficace.
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La science de pointe expliquée simplement
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De nouveaux jeux de données et benchmarks visent à améliorer la production de code des modèles d'IA.
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Cet article examine comment les scores de compatibilité issus de la foule aident à gérer les dépendances logicielles.
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Apprends comment l'attention bifurquée renforce les modèles de langage AI pour un traitement plus rapide.
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Apprends les termes et concepts essentiels de la programmation en langage simple.
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Cet article examine les problèmes de "code smells" dans la qualité des logiciels ML.
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AutoDev simplifie le processus de développement logiciel grâce à une automatisation IA avancée.
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BAT-LZ offre un accès plus rapide et une compression efficace pour les gros fichiers texte.
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Un nouvel allocateur de mémoire offre une sécurité et des performances améliorées pour le développement logiciel.
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Un nouveau cadre améliore l'analyse du flux de données dans la conception de logiciels pour une meilleure sécurité.
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De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage des modèles en incluant des appareils plus lents dans l'apprentissage fédéré.
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Examen des méthodes PEFT dans les LLM pour la génération de code et le résumé en R.
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ExeGPT améliore l'efficacité dans le fonctionnement de grands modèles de langage pour les tâches de traitement du langage naturel.
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FuseFL améliore la localisation des pannes en combinant différentes sources de données pour des explications plus claires.
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Une analyse des interactions des développeurs avec ChatGPT sur GitHub.
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seg-metrics simplifie l'évaluation des performances de segmentation d'images médicales.
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Présentation de DG-RePlAce, un outil qui améliore les tâches de placement pour les accélérateurs de machine learning.
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Une nouvelle méthode améliore la complétion de code en réduisant la recherche d'infos inutiles.
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Un nouveau système améliore la production et le rapport coût-efficacité des grands modèles de langage.
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Cet article présente StateFlow, un cadre pour améliorer la performance des tâches des LLM.
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Un cadre simplifie les optimisations de peephole pour de meilleures performances dans les applis Java.
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Un nouveau cadre simplifie les tests des compilateurs JIT en générant des cas de test automatiques.
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SliSE améliore la détection des vulnérabilités de réentrance dans des contrats intelligents complexes.
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HDLdebugger automatise et simplifie le processus de débogage du code HDL pour les ingénieurs.
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Lean 4 améliore la vérification formelle avec un vérificateur externe pour des preuves plus précises.
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Q-COSMIC propose une nouvelle façon de mesurer la taille des logiciels quantiques de manière efficace.
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WebAssembly amène de nouveaux risques comme le cryptojacking que les utilisateurs doivent comprendre.
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Un nouvel outil prédit et évalue les risques de sécurité dans les microservices.
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