Informatica - Ingegneria del software

Questo studio valuta l'efficacia degli LLM in compiti di slicing di programmi statici e dinamici.

Uno sguardo dettagliato ai modelli di carico nelle applicazioni web per una gestione delle risorse migliore.

vMocks semplifica la verifica formale, migliorando la sicurezza e l'affidabilità del software.

I bot semplificano i compiti e migliorano la collaborazione nella programmazione.

Uno studio su come il debito tecnico influisce sui progetti di deep learning.

Questo articolo recensisce i nuovi modelli di codifica di OpenAI e le loro prestazioni nelle applicazioni web.

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

RepoGenReflex migliora il completamento del codice imparando dalle esperienze passate e offrendo suggerimenti pertinenti.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per generare prove di correttezza in Rust.

PromSec ottimizza i prompt per generare codice sicuro e funzionale con gli LLM.

Esaminare come i pregiudizi negli LLM influenzano il reclutamento nei team software.

Le ricerche mostrano come le funzioni ausiliarie migliorano la generazione di codice nei modelli ottimizzati per le istruzioni.

Uno studio che analizza le sfide e le strategie degli studenti nei compiti di modellazione software.

Un nuovo metodo migliora la rilevazione dei bug nel software usando agenti LLM e una strategia di divide et impera.

I contratti proxy in Ethereum offrono vantaggi ma presentano anche seri problemi di sicurezza.

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.

Gli strumenti AI stanno cambiando il modo in cui i programmatori lavorano e migliorando il processo di sviluppo software.

Una panoramica dell'importanza e dei metodi per verificare i sistemi distribuiti.

Esplorare nuovi metodi per migliorare la verifica delle prove nell'ingegneria del software.

Le ricerche mostrano nuovi metodi per migliorare la fusione del codice software.

Esplorare il ruolo di GAI differenziale nel migliorare la qualità del codice per i progetti software.

zsLLMCode crea rappresentazioni di codice utili in modo efficiente usando l'IA.

Esaminare le vulnerabilità del firmware e gli strumenti per migliorare la sicurezza.

Questo studio valuta quanto bene i modelli linguistici aiutano i programmatori principianti con i commenti nel codice.

Esamina l'impatto del protestware sullo sviluppo software e le risposte della comunità.

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

Un nuovo metodo migliora i suggerimenti di codice per lo sviluppo software.

Automatizzare le revisioni del codice può aumentare l'efficienza degli sviluppatori e la crescita del team.

Migliorare i metodi di rilevamento per pacchetti dannosi nei repository software.

Questo framework semplifica la comprensione delle politiche sulla privacy usando la tecnologia AI.

Quest'articolo analizza i problemi nei progetti LLM e suggerisce soluzioni per gli sviluppatori.

CodeTracker migliora il tracciamento delle modifiche al codice concentrandosi sull'accuratezza e sulla consapevolezza del refactoring.

Esplorando l'importanza della responsabilità nei sistemi software che influenzano gli esiti sociali e legali.

LLM-Cure semplifica l'analisi delle recensioni delle app per un'esperienza utente migliore.

Esaminando come ChatGPT cambia le risposte alle domande di programmazione rispetto agli esperti umani.

Gli strumenti AI come GitHub Copilot aumentano la produttività e la soddisfazione per gli sviluppatori.

CodeInsight offre un dataset raffinato per generare codice Python con esempi reali.

Uno studio sulle prestazioni dei modelli di rilevamento degli oggetti su dispositivi di calcolo piccoli.

Un approccio leggero migliora il rilevamento delle correzioni silenziose delle vulnerabilità nel software open-source.