Jialun Cao

Um estudo destaca o impacto da contaminação de dados nas avaliações de modelos de código.

Um novo teste pra avaliar LLMs em tarefas de programação em Java.

Uma nova abordagem melhora a confiabilidade dos testes para bibliotecas de deep learning.

Um benchmark de múltiplos domínios avalia as habilidades de geração de código dos LLMs em várias áreas.

Apresentando o ADIT: Uma nova abordagem pra melhorar a eficiência dos testes de software com transformação automática de entradas.

Aprenda como refatorar código reduz a contaminação de dados no desenvolvimento de software.