Michael R. Lyu

Un nuovo framework identifica e misura il bias nei sistemi di generazione di immagini.

Questo benchmark valuta le performance dei modelli di linguaggio medico nella sanità.

Strategie per ridurre la latenza di avvio a freddo nelle applicazioni serverless.

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Un framework unificato per migliorare i processi di debug del software.

Questo articolo esplora il bias nei modelli di generazione di codice in diverse lingue.

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

LUNAR semplifica il parsing dei log senza bisogno di dati etichettati, migliorando l'accuratezza e l'efficienza.

Questo studio valuta le prestazioni dei grandi modelli di codice nei suggerimenti API.

Un approccio automatico migliora l'analisi dei log e la diagnosi dei guasti nei servizi online.

I ricercatori sviluppano metodi per un codice di wrangling dei dati automatizzato migliore tramite esempi ricchi di contesto.

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