Nasir U. Eisty

Esplorando il ruolo di Rust nel migliorare la sicurezza e l'affidabilità dei sistemi operativi.

Uno sguardo a come il machine learning aiuta a identificare il debito tecnico nello sviluppo software.

Uno studio mostra come combinare modelli migliori l'accuratezza dei test del software.

Uno studio sui problemi di sicurezza affrontati dagli utenti di Kubernetes negli ultimi quattro anni.

Uno studio sulla freschezza e la scadenza dei pacchetti Ubuntu.

Usare LLM per stime precise dei costi e della durata dei progetti software.

Questo studio valuta l'efficacia di vari LLM nel riconoscere le vulnerabilità nel codice.

Usare modelli linguistici ampi per migliorare l'analisi del feedback degli utenti delle app mobili.

Esaminare come le emozioni degli sviluppatori influenzano la qualità del codice di machine learning.

I LLM più piccoli possono essere utili ma hanno problemi di qualità nella generazione di codice.