Hongyu Zhang

O LogShrink oferece uma compressão melhor pra armazenar dados de log que custam caro.

Investigando as diferenças entre código escrito por humanos e código gerado por máquina pra melhorar os métodos de detecção.

Uma nova abordagem melhora a qualidade das mensagens de commit aproveitando as melhores práticas.

Um novo método integra estratégias de busca local na Otimização Bayesiana para problemas complexos.

Um novo método melhora a geração de código aproveitando o contexto específico do projeto e o feedback do compilador.

LogSD melhora a detecção de anomalias em dados de log ao focar em eventos pouco frequentes.

Explorando as preocupações em torno do uso de código no treinamento de modelos de IA.

Raciocínio contrafactual ajuda a entender as vulnerabilidades no código.

Um novo método para marca d'água eficaz em código gerado por IA.

Esse estudo analisa como usar linguagem natural pra facilitar a visualização de dados.

A BARO oferece soluções avançadas pra detectar problemas em sistemas de microsserviços.

O OptLLM ajuda os usuários a escolher os melhores LLMs para seus orçamentos e tarefas.

Método inovador melhora a eficiência na correção de bugs usando patches gerados por LLM.

O LogBatcher simplifica a análise de logs usando modelos de linguagem grandes sem precisar de treinamento prévio.

Analisando desafios e avanços na análise de causa raiz para microserviços.

Modelos de Linguagem Grande melhoram as avaliações de sumarização de código com avaliações criativas.

Novo framework melhora a detecção de patches de segurança para usuários e software.

Descubra como a hashagem profunda segmentada transforma a busca de código para os desenvolvedores.

Métodos avançados estão mudando a forma como otimizamos receitas complexas.

O RCAEval oferece ferramentas pra melhorar o diagnóstico de falhas em sistemas de microsserviços.