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Questo articolo esplora i problemi dell'allucinazione del codice nei LLM e le loro implicazioni.

Un nuovo sistema per generare e valutare i test unitari in modo efficiente.

Un metodo per analizzare i programmi per rilevare errori e migliorare l'affidabilità.

Scopri come i derivati personalizzati migliorano i processi di differenziazione automatica nella programmazione e nel machine learning.

La ricerca esamina come i materiali di analisi aiutino a convalidare le minacce alla sicurezza.

Un nuovo framework migliora l'allocazione delle risorse per risposte rapide nel computing edge.

VerilogCoder usa l'AI per semplificare e migliorare i compiti di design dell'hardware.

Un nuovo modello semplifica l'editing delle immagini unendo funzioni semplici per maggiore efficienza.

CRQBench cerca di misurare il ragionamento del codice degli LLM usando commenti di revisione del codice del mondo reale.

Nuovi metodi migliorano la generazione di codice per compiti di automazione con linguaggi specifici del dominio.

HELP migliora l'analisi dei log per una migliore analisi ed efficienza.

Una panoramica del ruolo dell'algebra nelle relazioni e delle sue applicazioni nell'informatica.

Nuovo strumento che combina analisi statica e dinamica per avere migliori informazioni sulla revisione del codice.

Tyro migliora l'identificazione degli errori di tipo per i programmatori, soprattutto per i principianti.

Un nuovo modo per migliorare i riassunti del codice includendo il contesto essenziale.

CASTOR offre nuove tecniche per studiare le supernovae a collasso del nucleo utilizzando le curve di luce.

Un nuovo approccio migliora il testing delle API REST usando il deep reinforcement learning.

Un nuovo metodo per migliorare l'attenzione nella generazione di codice da parte dei modelli linguistici.

Un nuovo approccio che utilizza modelli linguistici migliora la rilevazione dei bug nello sviluppo software.

Esplorando l'integrazione degli LLM nella Sintesi di Alto Livello per una creazione hardware efficace.

Uno studio sulla necessità di un meccanismo di deprecazione nei pacchetti software Python.

Un nuovo metodo migliora la riparazione dei programmi usando feedback basati sui processi.

Uno studio su come il CDD aiuta i nuovi sviluppatori a gestire la complessità del codice.

Un nuovo benchmark valuta la capacità degli LLM di generare codice Verilog.

Esaminare le vulnerabilità negli strumenti di completamento del codice e il loro impatto sulla privacy degli utenti.

Questo studio evidenzia il ruolo di CAFQA nel migliorare i risultati di VQE sui dispositivi quantistici.

Esaminando i problemi nella sicurezza dei tipi di Kotlin e le possibili soluzioni.

Un nuovo strumento aiuta a identificare le simmetrie dei gruppi di punto nella chimica e nella scienza dei materiali.

Esplorare i benefici e le sfide etiche dell'AI generativa nel coding.

Migliorare i test di OpenMP tramite CI/CD per una migliore performance del software.

Questo articolo esamina un metodo per valutare l'accuratezza del codice generato da LLM.

Integrare grandi modelli di linguaggio migliora la chiarezza dei test unitari automatici.

Usare Kubernetes e Jupyter Notebooks per migliorare l'efficienza nello sviluppo quantistico.

Ultimi miglioramenti in FIAT aumentano l'efficienza e la precisione nelle simulazioni.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dei programmi logici nell'IA.

Esplora come la verifica e la sintesi migliorano l'affidabilità del software nei sistemi complessi.

Un framework per valutare la sicurezza dei sistemi SDN nei data center.

Un approccio metodico per convertire le unioni in unioni taggate usando l'analisi statica.

ADC semplifica la creazione di dataset, migliorando la velocità e l'accuratezza nel machine learning.

Questo articolo esamina come ChatGPT ha influenzato i progetti degli studenti in una competizione di software.