Baishakhi Ray

新しい方法で、大きな言語モデルを使ったテスト生成が改善されて、カバレッジが良くなるんだ。

コード言語モデルがソフトウェアの脆弱性を特定する際の問題と提案された解決策について探る。

マイナーな入力の変化にうまく対応できるコード生成モデルの強化。

LLMを使った自動プログラミングの課題と今後の役割を探る。

LLMの自己デバッグ技術を使ってコードを改善する能力を高めること。

意味や実行挙動に焦点を当てたコードモデルの新しいトレーニング方法。

計算コストに注目した推論戦略を評価する新しいアプローチ。

新しいプラットフォームとデータセットが、Linuxカーネルのバグ修正モデルを強化することを目指してるよ。

新しいシステムがAIエージェントと言語モデルを使ってゼブラパズルの解決精度を上げてるよ。

大規模言語モデルを使ってソフトウェアの弱点を検出する。