Baishakhi Ray

Un nuovo metodo migliora la generazione di test usando modelli di linguaggio grandi per una copertura migliore.

Esplorando problemi e soluzioni proposte per i modelli di linguaggio del codice nell'identificazione delle vulnerabilità software.

Migliorare i modelli di generazione di codice per gestire efficacemente piccoli cambiamenti negli input.

Esplorando le sfide e i ruoli futuri nella programmazione automatica con gli LLM.

Migliorare la capacità degli LLM di affinare il loro codice grazie a tecniche di auto-debugging.

Un nuovo metodo per addestrare modelli di codice concentrandosi sulla semantica e sul comportamento di esecuzione.

Un nuovo approccio per valutare le strategie di ragionamento con un occhio ai costi computazionali.

Nuova piattaforma e dataset puntano a migliorare i modelli di fix dei bug per il kernel Linux.

Un nuovo sistema migliora la precisione nella risoluzione dei puzzle Zebra usando agenti AI e modelli linguistici.

Usare modelli di linguaggio grandi per beccare le debolezze del software.