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Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella comprensione di sistemi complessi attraverso l'apprendimento adattivo.

Un riepilogo del perché testare i contratti smart è fondamentale per la sicurezza e la funzionalità.

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Presentiamo un metodo che migliora la ricerca di bug nello sviluppo software in C.

Una nuova tecnica migliora i test per il caricamento dei modelli nei compilatori di deep learning.

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Un nuovo metodo accelera i test del software concentrandosi su segmenti delle pagine web.

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Un nuovo metodo per creare test E2E usando Modelli di Linguaggio Grandi.

L'analisi del codice statico aiuta gli sviluppatori a trovare problemi presto nello sviluppo del software.

Un approccio di machine learning migliora la previsione del comportamento del programma senza eseguirlo.

Un nuovo strumento valuta la sicurezza e l'affidabilità dei modelli di linguaggio.

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

LiTelFuzz migliora il testing per i stormi di robot multipli, identificando i difetti in modo efficace.

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

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Un nuovo approccio migliora l'esecuzione simbolica in Python usando un Modello di Linguaggio Grande.

Un nuovo metodo migliora il testing dei DNN combinando la selezione delle caratteristiche con la prioritizzazione basata sull'incertezza.

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

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

Esplorando come gli stati si relazionano attraverso i giochi nella informatica.

Scopri come LoopSCC semplifica l'analisi dei loop complessi per un testing software migliore.

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SelectQA migliora la velocità e l'efficacia dei test software usando tecniche di calcolo quantistico.

Un nuovo strumento risolve il problema dei pop-up bloccanti delle app durante i test automatici.

Un dataset che permette ai modelli linguistici di generare test unitari per codice C++.

Semplificare la rilevazione dei bug con tecniche di test creative, mescolando automazione e intuizione umana.

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Un nuovo approccio migliora l'analisi statica usando modelli linguistici per uno sviluppo software migliore.

Rivoluzionare i test dei database con il machine learning e l'analisi SQL.

Un nuovo framework di fuzz testing migliora la sicurezza e l'efficienza dei droni.