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Apprends comment le comportement indéfini affecte les bibliothèques Rust en utilisant des fonctions étrangères.

Évaluer des modèles d'IA accessibles pour générer du code Python avec du matériel standard.

Cette recherche se concentre sur un nouveau type de système qui combine des stratégies d'évaluation dans les langages de programmation.

Un nouveau système pour évaluer les vulnérabilités des logiciels à plusieurs niveaux.

Une nouvelle approche des modèles de mémoire pour une meilleure optimisation en programmation.

Les monades et les comonades simplifient la complexité en maths et en info.

Cet article parle d'une méthode pour gérer les termes typés en programmation.

Un nouveau cadre améliore les méthodes de vérification des compilateurs pour une meilleure précision.

Une étude révèle des vulnérabilités dans le code produit par de grands modèles de langage.

Tenspiler simplifie l'adaptation du code, permettant aux développeurs de suivre le rythme des changements technologiques.

Un aperçu de comment le contexte influence les types et leurs relations.

Un nouveau système de type améliore la génération de C++ à partir des spécifications Isabelle/HOL, ce qui augmente la précision.

Cet outil améliore la conversion de code en Rust, en se concentrant sur la sécurité et la lisibilité.

Évaluer la fiabilité des résumés produits par l'IA pour améliorer la maintenance des logiciels.

Un aperçu des hallucinations de code dans les LLM et leur impact sur le développement logiciel.

De nouvelles métriques visent à améliorer la sécurité et la justesse du code avec des LLM.

Un aperçu du lemme de compacité et de son rôle dans les fonctions de programmation récursive.

Explorer comment les grands modèles de langage transforment la correction de bogues dans les logiciels.

Apprends comment Python aide à réduire l'énergie dans des systèmes complexes.

L'étude évalue l'efficacité énergétique du code de Code Llama par rapport aux solutions écrites par des humains.

Explore le concept de représenter des fonctions à travers des processus en informatique.

Examiner comment Kotlin et Java fonctionnent ensemble et les défis que rencontrent les développeurs.

Les modèles en granit améliorent les tâches de codage, rendant les développeurs plus efficaces.

Une méthode pour automatiser et optimiser la sélection d'instructions pour différentes architectures informatiques.

CrashJS fournit un jeu de données pour aider à lutter contre les plantages JavaScript dans les applications Node.js.

Cette étude examine des méthodes pour améliorer la sécurité des plugins dans le développement de logiciels.

Une étude sur la performance de cinq outils d'analyse statique JavaScript.

Un cadre pour utiliser les fonctionnalités modernes du C++ tout en garantissant la compatibilité avec les anciens systèmes.

Une nouvelle approche améliore la vérification du code Rust qui utilise la mutabilité intérieure.

Un aperçu du Calcul des Machines Relationnelles et de ses principales caractéristiques.

Une nouvelle méthode améliore la vérification des logiciels en utilisant les Langages de Précédence des Opérateurs et SMT.

Enquête sur l'efficacité des grands modèles de langage pour traduire du code réel en Rust.

PathOCL améliore la précision et l'efficacité de la génération d'OCL pour les modèles de classe UML.

Explorer comment l'IR améliore les outils d'analyse statique et la qualité des logiciels.

Goanna améliore le rapport d'erreurs et le débogage pour les programmeurs Haskell.

La recherche identifie les facteurs clés qui influencent la rétention des développeurs dans les projets open source.

Une nouvelle approche améliore la performance du code généré par des grands modèles de langage.

Une étude sur les bugs courants d'accès aux bases de données et des recommandations pour les développeurs.

Des recherches montrent que l'utilisation efficace des langages de haut niveau pour les opérations sur de grands entiers sur les GPU.

Ce cadre automatise la génération de tests pour améliorer la gestion des exceptions dans les logiciels.