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

Cette étude examine le rôle des LLM dans la création d'oracles de test efficaces pour les logiciels.

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

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

Les outils automatisés améliorent la qualité du code et simplifient le processus de révision.

Cet article souligne l'importance de mettre à jour les commentaires dans le code pour plus de clarté.

Améliorer la capacité des LLM à peaufiner leur code grâce à des techniques de débogage autonome.

Examiner l'impact des API obsolètes sur les suggestions de code des LLM.

Traiter les préoccupations de sécurité liées au code produit par les grands modèles de langage.

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Cette recherche se concentre sur l'utilisation d'agents basés sur des LLM pour améliorer la maintenance des logiciels.

Cette étude évalue à quel point GPT-3.5 et GPT-4 détectent les clones de code.

Une méthode pour assurer la correction des logiciels grâce à une analyse structurée.

Cette étude examine les motivations des développeurs et les indicateurs pour un refactoring de code efficace.

Un nouveau cadre évalue la difficulté des tâches de codage pour les grands modèles de langage.

C3 améliore la clarté des entrées de tests automatisés pour une meilleure compréhension du code.

L'analyse statique du code aide les développeurs à repérer les problèmes tôt dans le développement de logiciels.

Une étude sur l'utilisation des LLM pour identifier des clones de code dans différentes langues.

Apprends comment l'analyse statique améliore la qualité du logiciel et détecte les erreurs tôt.

Cet article examine les problèmes de hallucination de code dans les LLM et leurs implications.

Apprends des moyens efficaces de documenter la dette technique pour améliorer la qualité du logiciel.

CodeSift vérifie le code généré pour sa justesse sans l'exécuter, ce qui accélère la validation.

PoTo améliore l'analyse statique pour Python, ce qui booste la qualité du code et l'inférence de type.

Un nouveau cadre combine la recherche de code, la génération et la réparation pour un programming efficace.

Cette étude met en avant les risques liés aux clones de code et leur gestion.

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

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

Un nouveau système améliore la précision et l'efficacité de la traduction de code en utilisant des agents spécialisés.

Cet article parle de la compréhension du code Java décompilé et de son importance.

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

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

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

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Une nouvelle approche pour la vérification de code qui mélange des techniques puissantes.

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