Quest'articolo analizza i problemi nei progetti LLM e suggerisce soluzioni per gli sviluppatori.
Yangxiao Cai, Peng Liang, Yifei Wang
― 10 leggere min
Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
Quest'articolo analizza i problemi nei progetti LLM e suggerisce soluzioni per gli sviluppatori.
Yangxiao Cai, Peng Liang, Yifei Wang
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CodeTracker migliora il tracciamento delle modifiche al codice concentrandosi sull'accuratezza e sulla consapevolezza del refactoring.
Mohammed Tayeeb Hasan, Nikolaos Tsantalis, Pouria Alikhanifard
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Esplorando l'importanza della responsabilità nei sistemi software che influenzano gli esiti sociali e legali.
Saeid Tizpaz-Niari, Shiva Darian, Ashutosh Trivedi
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LLM-Cure semplifica l'analisi delle recensioni delle app per un'esperienza utente migliore.
Maram Assi, Safwat Hassan, Ying Zou
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Esaminando come ChatGPT cambia le risposte alle domande di programmazione rispetto agli esperti umani.
Mohammed Mehedi Hasan, Mahady Hasan, Mamun Bin Ibne Reaz
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Gli strumenti AI come GitHub Copilot aumentano la produttività e la soddisfazione per gli sviluppatori.
Kevin KB Ng, Liyana Fauzi, Leon Leow
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CodeInsight offre un dataset raffinato per generare codice Python con esempi reali.
Nathanaël Beau, Benoît Crabbé
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Uno studio sulle prestazioni dei modelli di rilevamento degli oggetti su dispositivi di calcolo piccoli.
Daghash K. Alqahtani, Aamir Cheema, Adel N. Toosi
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Un approccio leggero migliora il rilevamento delle correzioni silenziose delle vulnerabilità nel software open-source.
Xu Yang, Shaowei Wang, Jiayuan Zhou
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Ottimizzare gli algoritmi quantistici con il machine learning porta a prestazioni migliori nei calcoli.
Avner Bensoussan, Elena Chachkarova, Karine Even-Mendoza
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Nuovi metodi si concentrano sull'analisi del codice sorgente per una migliore previsione dei difetti.
Hung Viet Pham, Tung Thanh Nguyen
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SOSK aiuta gli utenti a tenere traccia ed estrarre parole chiave dai report di sicurezza software.
Phong Minh Vu, Tung Thanh Nguyen
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Un nuovo metodo punta a migliorare il testo alternativo per le icone delle app mobili per aiutare gli utenti non vedenti.
Sabrina Haque, Christoph Csallner
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Esaminare come le emozioni degli sviluppatori influenzano la qualità del codice di machine learning.
Md Shoaib Ahmed, Dongyoung Park, Nasir U. Eisty
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Questo articolo esplora il motivo per cui le aziende donano software AI alle comunità open source.
Cailean Osborne
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Con l'avanzare della tecnologia, la sicurezza del software affronta nuove sfide e opportunità.
Marcel Böhme, Eric Bodden, Tevfik Bultan
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Questo articolo valuta quanto bene i LLM generano casi di test per i programmi Java.
Quanjun Zhang, Ye Shang, Chunrong Fang
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Esaminando l'impatto e le lezioni dell'attacco informatico DarkSeoul sulla Corea del Sud.
Puya Pakshad, Abiha Hussain, Maks Dudek
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Un nuovo strumento per migliorare le prestazioni della simulazione dei circuiti quantistici.
Chuan-Chi Wang
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Questo studio affronta gli sprechi nello sviluppo software e propone strategie per misurarli.
Dhiraj SM Varanasi, Divij D, Sai Anirudh Karre
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RepairBench stabilisce standard per confrontare modelli di intelligenza artificiale nella risoluzione di bug software.
André Silva, Martin Monperrus
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Scopri come lo sviluppo modellabile trasforma la comprensione del software con strumenti personalizzati.
Oscar Nierstrasz, Tudor Gîrba
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Questo studio mostra come le pubblicità ostacolano l'accessibilità online per gli utenti con disabilità.
Abdul Haddi Amjad, Muhammad Danish, Bless Jah
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Un nuovo sistema migliora l'accuratezza e l'efficienza della traduzione del codice usando agenti specializzati.
Zhiqiang Yuan, Weitong Chen, Hanlin Wang
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CRScore offre un metodo innovativo per valutare i commenti delle recensioni di codice senza riferimenti umani.
Atharva Naik, Marcus Alenius, Daniel Fried
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Un nuovo approccio migliora il rilevamento del malware e resiste agli attacchi avversari.
Jingnan Zheng, Jiaohao Liu, An Zhang
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Un nuovo approccio per migliorare il rilevamento delle anomalie basato sui log usando modelli transformer.
Xingfang Wu, Heng Li, Foutse Khomh
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Presentiamo un linguaggio di programmazione incentrato su prestazioni affidabili delle applicazioni e gestione della memoria.
Mark Marron
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Questo articolo parla della comprensibilità del codice Java decompilato e del suo importanza.
Ruixin Qin, Yifan Xiong, Yifei Lu
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Esplorare il legame tra tratti della personalità ed efficacia nella generazione di codice usando LLM.
Yaoqi Guo, Zhenpeng Chen, Jie M. Zhang
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Scopri come la sintesi dei dati migliora le performance e l'allenamento dei modelli di codifica.
Meng Chen, Philip Arthur, Qianyu Feng
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Questo studio esplora come i LLM aiutano i programmatori a capire meglio gli algoritmi quantistici.
Giordano d'Aloisio, Sophie Fortz, Carol Hanna
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VIEWER semplifica i dati dei pazienti per i professionisti della salute mentale.
Tao Wang, David Codling, Yamiko Msosa
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DemoCraft migliora la generazione di codice da linguaggio naturale usando una selezione intelligente di esempi.
Nirmal Joshua Kapu, Mihit Sreejith
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La ricerca dimostra che i LLM possono generare codice sintetico utile per insegnare.
Juho Leinonen, Paul Denny, Olli Kiljunen
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La speranza è fondamentale per la resilienza, la motivazione e una buona salute mentale.
Talaya Farasat, Atiqullah Ahmadzai, Aleena Elsa George
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L'IA sta trasformando il modo in cui affrontiamo le vulnerabilità del software in modo efficace.
Yuntong Zhang, Jiawei Wang, Dominic Berzin
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Uno sguardo ai metodi per rilevare bug nel software quantistico.
Naoto Sato, Ryota Katsube
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Un nuovo approccio aumenta l'efficienza nella verifica dei progetti dei chip.
Yuheng Su, Qiusong Yang, Yiwei Ci
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Indagare il ruolo dei LLM nella generazione di specifiche software per la verifica.
Marilyn Rego, Wen Fan, Xin Hu
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