技術が進化するにつれて、ソフトウェアのセキュリティは新しい課題とチャンスに直面してるんだ。
Marcel Böhme, Eric Bodden, Tevfik Bultan
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最先端の科学をわかりやすく解説
技術が進化するにつれて、ソフトウェアのセキュリティは新しい課題とチャンスに直面してるんだ。
Marcel Böhme, Eric Bodden, Tevfik Bultan
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LM-GCは、機械学習における勾配を圧縮する新しい方法を提供しているよ。
Hui-Po Wang, Mario Fritz
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MoJEはLLMのためのガードレールを強化していて、脱獄攻撃に効果的に対処してるよ。
Giandomenico Cornacchia, Giulio Zizzo, Kieran Fraser
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新しい方法で、自然言語入力からコードの完全なシミュレーションを生成する。
Fan-Yun Sun, S. I. Harini, Angela Yi
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この記事では、LLMがJavaプログラムのテストケースをどれくらい生成できるかを評価しています。
Quanjun Zhang, Ye Shang, Chunrong Fang
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AI生成コードの品質とセキュリティの問題を調査中。
Chun Jie Chong, Zhihao Yao, Iulian Neamtiu
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ゼルニケ多項式が光学や天体物理学をどう活かすか学ぼう。
Yigit Gunsur Elmacioglu, Rory Conlin, Daniel W. Dudt
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この研究はソフトウェア開発の無駄について取り組んで、測定戦略を提案してるよ。
Dhiraj SM Varanasi, Divij D, Sai Anirudh Karre
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RepairBenchは、ソフトウェアのバグを修正するAIモデルを比較するためのベンチマークを設定する。
André Silva, Martin Monperrus
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新しい方法が、大規模言語モデルの記憶リスクを予測してプライバシーを強化するんだ。
Jérémie Dentan, Davide Buscaldi, Aymen Shabou
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モールド開発がカスタムツールでソフトウェアの理解をどう変えるかを学ぼう。
Oscar Nierstrasz, Tudor Gîrba
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DAOSは、高性能コンピューティング環境のための効率的なデータ管理を提供する。
Nicolau Manubens, Johann Lombardi, Simon D. Smart
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チームセマンティクスは、ソフトウェアシステムの複雑な特性の検証を強化する。
Andreas Krebs, Arne Meier, Jonni Virtema
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MLPとSVMを使ったフレームワークは、Androidのマルウェアを効果的に特定するよ。
Safayat Bin Hakim, Muhammad Adil, Kamal Acharya
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新しいシステムが専門のエージェントを使ってコード翻訳の精度と効率を向上させるよ。
Zhiqiang Yuan, Weitong Chen, Hanlin Wang
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CRScoreは、人の参照なしでコードレビューコメントを評価するための革新的な評価方法を提供してるよ。
Atharva Naik, Marcus Alenius, Daniel Fried
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この研究は、言語モデルのトレーニングのための合成データ生成の効果的な方法を探るものです。
Yung-Chieh Chan, George Pu, Apaar Shanker
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この論文は、最小直観主義論理とプログラミングにおける値呼び出し評価の関連について調べてるよ。
Beniamino Accattoli
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新しいアプローチがマルウェア検出を強化しつつ、敵対的攻撃に耐える。
Jingnan Zheng, Jiaohao Liu, An Zhang
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トランスフォーマーモデルを使ってログベースの異常検知を改善する新しいアプローチ。
Xingfang Wu, Heng Li, Foutse Khomh
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信頼性のあるアプリケーションパフォーマンスとメモリ管理に焦点を当てたプログラミング言語を紹介するよ。
Mark Marron
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この記事では、逆コンパイルされたJavaコードの理解しやすさとその重要性について話してるよ。
Ruixin Qin, Yifan Xiong, Yifei Lu
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新しいフレームワークがFPGAプログラミングを簡単にして、開発者にとってもっと身近になったよ。
Rourab Paul, Alberto Ottimo, Marco Danelutto
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バイトコードを使ってJavaプログラムの異常な動作を分析する方法。
Marco Paganoni, Carlo A. Furia
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時間外が分岐バイシミラリティにおけるシステムの相互作用にどんな影響を与えるかを探ってみて。
Gaspard Reghem, Rob van Glabbeek
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LLMを使ったコード生成の効果と性格特性の関連を探る。
Yaoqi Guo, Zhenpeng Chen, Jie M. Zhang
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データ合成がコーディングモデルのパフォーマンスとトレーニングをどう向上させるかを探ってみて。
Meng Chen, Philip Arthur, Qianyu Feng
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この研究は、LLMが開発者が量子アルゴリズムを効果的に理解するのをどう助けるかを探るものだよ。
Giordano d'Aloisio, Sophie Fortz, Carol Hanna
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DemoCraftは、スマートな例の選択を使って自然言語からのコード生成を改善するよ。
Nirmal Joshua Kapu, Mihit Sreejith
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FSDPとtorch.compileを使って、大規模なモデル訓練を簡単にする方法を見てみよう。
Ruisi Zhang, Tianyu Liu, Will Feng
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プログラムの終了がコンピュータプログラミングで重要な理由を学ぼう。
James Li, Noam Zilberstein, Alexandra Silva
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AutoChipはEDAのフィードバックを使って、LLMによるVerilogコード生成を改善してるよ。
Jason Blocklove, Shailja Thakur, Benjamin Tan
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言語モデルの問題解決スキルを効率的に向上させるためのツール。
Bin Lei, Yuchen Li, Yiming Zeng
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エッジネットワークでのMLモデル更新を改善する新しいアプローチ。
Fin Gentzen, Mounir Bensalem, Admela Jukan
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安全で効率的なコード生成のためのフレームワークを紹介します。
Junyoung Jang, Brigitte Pientka
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関数型プログラムを可視化すると、プログラマーのデバッグプロセスが簡単になることがあるよ。
John Whitington, Tom Ridge
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パラメトリシティがプログラミングにどう影響するかと、GADTの課題について学ぼう。
Pierre Cagne, Patricia Johann
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WLPlanは、研究者のために計画と学習の統合を簡単にしてくれるよ。
Dillon Z. Chen
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IoTデバイスのメモリ安全性のリスクと解決策を調べる。
Vadim Safronov, Ionut Bostan, Nicholas Allott
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分散システムは、リソースを分けることでデータベースのパフォーマンスと効率を向上させるよ。
Shahram Ghandeharizadeh, Philip A. Bernstein, Dhruba Borthakur
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