David Lo

パフォーマンスを維持しながらコードモデルのサイズを減らすテクニック。

新しいモデルは、中間表現を使ってコードとの作業を改善するよ。

グラフニューラルネットワークの理解とセキュリティを向上させる方法。

SeePrivacyは、ユーザーがプライバシーポリシーと簡単にやり取りできるようにすることを目指してるよ。

FuseFLは、さまざまなデータソースを組み合わせて、より明確な説明を提供することで障害の特定を強化するよ。

複数のレベルでソフトウェアの脆弱性を評価する新しいシステム。

コーディングのための大規模言語モデルとそのエコシステムを見てみよう。

この研究は、LLMを使ってユニットテストを作る効果を評価してるよ。

新しいモデルは開発者を助けるけど、バックドア攻撃は深刻なセキュリティリスクを引き起こす。

ランタイムエラーを管理するための適応システムを大規模言語モデルを使って探る。

事前学習済みモデルを使ってタグ付け精度を向上させる新しいアプローチ。

コード生成ツールのユーザーフィードバックメカニズムにおけるセキュリティの懸念を調査中。

LLM4Codeモデルでコード生成を強化する新しい方法。

破壊的変更とその開発者への影響を詳しく見てみよう。

この研究は、ソフトウェアの欠陥を見つけたり脆弱性を検出するために、異なるLLMを比較してるんだ。

パラメータ効率の良いファインチューニングがLLMを使ったコードスメル検出をどう改善するか学ぼう。

ACECodeはAI生成コードの効率と正確性を最適化するよ。