Informatica - Ingegneria del software

Scopri come lo Sviluppo Guidato dagli Esempi rende il software più facile da capire.

Un nuovo metodo per avere esperienze di debug migliori grazie a una gestione degli errori personalizzabile.

Migliorare la generazione di codice integrando il contesto di programmazione per una maggiore precisione.

Nuovi metodi migliorano come vengono rilevate le vulnerabilità nei software usando l'IA.

Questo studio esplora come i reclutatori vedono gli strumenti di intelligenza artificiale nel reclutamento per l'ingegneria del software.

Esaminando LLM per generare codice di programmazione audio usando linguaggi visivi.

Come l'IA può migliorare invece di sostituire l'ingegneria del software.

Esaminando il ruolo delle dipendenze nella misurazione della naturalezza del codice.

Questo studio esamina come i LLM valutano i riassunti dei report sui bug rispetto ai valutatori umani.

Nuovi metodi migliorano il rilevamento dei bug nei sistemi distribuiti usando tecniche di apprendimento per rinforzo.

Identificare le caratteristiche uniche del codice prodotto da Claude 3 usando il machine learning.

Questo articolo analizza i problemi nella creazione di SBOM efficaci in Python.

Questo studio analizza le sfide nell'adottare software open source nelle organizzazioni pubbliche.

Questo studio confronta diversi LLM per trovare errori e rilevare vulnerabilità nel software.

Uno studio sulle tattiche di phishing nella blockchain di Ethereum e modi per reagire.

Esplorando le sfide di manutenzione delle GitHub Actions nello sviluppo software.

Scopri perché verificare il software è fondamentale per la sua affidabilità e la fiducia degli utenti.

InvSol migliora la sicurezza dei contratti smart grazie a tecniche avanzate per la creazione di invarianti.

Un nuovo metodo migliora le raccomandazioni API per gli sviluppatori, concentrandosi su compatibilità e diversità.

RTLRewriter migliora l'ottimizzazione del codice RTL, rendendo la progettazione dei circuiti digitali più efficiente.

Nuovi metodi migliorano la generazione di test unitari con modelli linguistici grandi.

Questo articolo parla di metodi innovativi per visualizzare sistemi software complessi attraverso la collaborazione.

Uno studio sull'efficacia di diversi modelli di linguaggio nei compiti di parsing dei log.

Un'analisi degli strumenti di testing dell'equità per gli sviluppatori software.

Questo articolo esplora come identificare e gestire i bias nell'IA per risultati equi.

PoTo migliora l'analisi statica per Python, aumentando la qualità del codice e l'inferenza dei tipi.

Scopri come le pratiche di sicurezza possono migliorare lo sviluppo software e ridurre i rischi.

Un nuovo framework unisce ricerca di codice, generazione e riparazione per una programmazione più efficiente.

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.

Un nuovo sistema migliora il rilevamento dei bug nei contratti smart.

Uno studio sulla freschezza e la scadenza dei pacchetti Ubuntu.

Mettere in evidenza le esperienze dei contributori trans nelle comunità open source.

Un nuovo metodo migliora la qualità del codice prodotto dai modelli di linguaggio.

KModels permette alle aziende di implementare facilmente modelli di intelligenza artificiale senza bisogno di conoscenze tecniche approfondite.

Lo studio valuta i modelli di linguaggio sulla loro capacità di generare codice per applicazioni web.

Uno studio su come i valori culturali influenzano l'adozione degli LLM da parte degli ingegneri software.

Un nuovo framework migliora la generazione del codice usando i principi del pair programming.

Un nuovo sistema migliora lo sviluppo software con un approccio flessibile e multi-agente.