David Lo

Um método pra melhorar a compreensão e a segurança das Redes Neurais Gráficas.

A SeePrivacy quer simplificar como os usuários lidam com políticas de privacidade.

FuseFL melhora a localização de falhas combinando várias fontes de dados para explicações mais claras.

Um novo sistema pra avaliar vulnerabilidades de software em múltiplos níveis.

Um olhar sobre grandes modelos de linguagem para codificação e seu ecossistema.

Este estudo avalia a eficácia dos LLMs na criação de testes unitários.

Novos modelos ajudam os desenvolvedores, mas ataques de backdoor representam sérios riscos de segurança.

Explorando sistemas adaptativos pra gerenciar erros em tempo de execução usando Modelos de Linguagem Grande.

Uma nova abordagem pra melhorar a precisão das tags usando modelos pré-treinados.

Analisando preocupações de segurança nos mecanismos de feedback dos usuários para ferramentas de geração de código.

Um novo método pra melhorar a geração de código nos modelos LLM4Code.

Um olhar detalhado sobre mudanças drásticas e seu impacto nos desenvolvedores.

Esse estudo compara diferentes LLMs para encontrar falhas e detectar vulnerabilidades em software.

Saiba como o Fine-Tuning Eficiente em Parâmetros melhora a detecção de code smells com LLMs.

O ACECode otimiza o código gerado por IA pra ser mais eficiente e correto.