Prompto simplifie le travail avec plusieurs modèles de langage pour les chercheurs.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un nouvel outil qui relie les retours des utilisateurs aux tâches de développement logiciel.
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TCT propose une nouvelle façon de sécuriser les smart contracts Ethereum.
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Un nouvel outil vise à simplifier les importations de jeux de données depuis le dépôt UCI.
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Une méthode pour corriger automatiquement les bugs logiciels en mettant l'accent sur la confidentialité et la sécurité.
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Le Low-Code transforme le développement logiciel avec des outils plus simples pour tout le monde.
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HiCCL améliore l'efficacité de la communication entre les GPU dans les systèmes de calcul haute performance.
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Exploiter les grands modèles de langage pour générer des assertions de manière efficace dans la vérification de conception électronique.
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La technique PEARL améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage.
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Cette recherche vise à améliorer la qualité des logiciels quantiques hybrides grâce à l'analysabilité.
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Un cadre pour améliorer le travail d'équipe entre des agents de génie logiciel divers.
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Découvre comment les attaques par injection visent les gestionnaires de mots de passe populaires et la sécurité des utilisateurs.
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CRISP protège les applis cloud contre les attaques de rollback, garantissant l'intégrité et la sécurité des données.
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Incertus.jl simplifie la randomisation pour des essais cliniques équitables avec plusieurs traitements.
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Apprends à soutenir des projets OSS grâce à une infrastructure humaine efficace.
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Une nouvelle méthode améliore la conception d'architectures GNN en s'inspirant des modèles de langage.
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Un outil logiciel pour suivre et analyser le mouvement et l'utilisation de l'espace des vaches.
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PyMarian connecte les utilisateurs de Python à des modèles de traduction rapides sans prise de tête.
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Cet article examine les problèmes de hallucination de code dans les LLM et leurs implications.
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Un nouveau système pour générer et évaluer des tests unitaires de manière efficace.
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Une méthode pour analyser des programmes afin de détecter des erreurs et d'améliorer la fiabilité.
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Découvrez comment les dérivées personnalisées améliorent les processus de différentiation automatique en programmation et en apprentissage automatique.
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La recherche examine comment les matériaux d'analyse aident à valider les menaces à la sécurité.
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Un nouveau cadre améliore l'allocation des ressources pour des réponses rapides en edge computing.
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VerilogCoder utilise l'IA pour simplifier et améliorer les tâches de conception matérielle.
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Un nouveau modèle simplifie l'édition d'images en combinant des fonctions simples pour plus d'efficacité.
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CRQBench vise à mesurer le raisonnement des LLMs sur le code en utilisant des commentaires de revue de code du monde réel.
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De nouvelles méthodes améliorent la génération de code pour les tâches d'automatisation avec des langages spécifiques au domaine.
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HELP améliore l'analyse des logs pour une meilleure analyse et efficacité.
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Un aperçu du rôle de l'algèbre dans les relations et de leurs applications en informatique.
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Nouveau outil qui combine l'analyse statique et dynamique pour de meilleures infos sur les revues de code.
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Tyro améliore l'identification des erreurs de type pour les programmeurs, surtout les débutants.
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Une nouvelle approche pour améliorer les résumés de code en incluant du contexte essentiel.
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CASTOR propose de nouvelles techniques pour étudier les supernovae à effondrement de cœur en utilisant des courbes de lumière.
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Une nouvelle approche améliore les tests d'API REST en utilisant l'apprentissage par renforcement profond.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'attention dans la génération de code par des modèles de langage.
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Une nouvelle approche utilisant des modèles de langage améliore la détection des bugs dans le développement logiciel.
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Exploration de l'intégration des LLM dans la synthèse de haut niveau pour une création matérielle efficace.
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Une étude sur la nécessité d'un mécanisme de dépréciation dans les paquets logiciels Python.
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Une nouvelle méthode améliore la réparation de programmes en utilisant des retours basés sur le processus.
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