Esse artigo apresenta um método pra garantir a qualidade no código gerado por LLM.
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Informática - Engenharia de software
RSSOs avanços na computação quântica exigem testes e depuração eficazes para um software confiável.
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Essa pesquisa foca em como a qualidade do TDD é medida e relatada.
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O LogBatcher simplifica a análise de logs usando modelos de linguagem grandes sem precisar de treinamento prévio.
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Aprenda como a modelagem ecológica ajuda a enfrentar os desafios ambientais.
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Esse artigo fala sobre os riscos de alucinações de pacotes em modelos que geram código.
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Um novo método melhora os LLMs pra gerar código de UI de alta qualidade.
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Usando modelos de linguagem pra melhorar a detecção de bugs em software e a eficiência dos testes.
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Um novo benchmark testa a capacidade dos LLMs de encontrar vulnerabilidades de software.
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O LUNAR simplifica a análise de logs sem precisar de dados rotulados, melhorando a precisão e a eficiência.
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Novo framework melhora a conclusão de código ao captar conhecimento específico do repositório.
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Um olhar sobre vulnerabilidades e soluções para sistemas de aprendizado profundo.
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Combinando fuzzing e modelos de linguagem pra melhorar a eficiência dos testes de software.
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DafnyBench avalia ferramentas de verificação de software, abrindo caminho para uma programação confiável.
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Um olhar sobre como os LLMs encaram desafios de programação por meio de exemplos.
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Testar LLMs é essencial pra ter aplicações de IA seguras e eficazes.
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Uma nova ferramenta melhora a análise estática com gráficos simplificados e aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem melhora a confiabilidade dos testes para bibliotecas de deep learning.
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Aprenda como os data centers medem e relatam suas emissões de carbono de forma eficiente.
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AlabOS agiliza os processos para laboratórios automatizados, melhorando a eficiência na pesquisa de materiais.
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Modelos de linguagem grandes melhoram o teste diferencial no desenvolvimento de software.
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Explora como a IA tá mudando as práticas e funções na engenharia de software.
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Estudo explora análise estática pra melhorar a conclusão de código em nível de repositório.
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Esse estudo avalia como LLMs podem melhorar o teste de mutação no desenvolvimento de software.
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Examinando o impacto de APIs obsoletas nas sugestões de código de LLM.
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Explorando como a GenAI influencia as práticas de engenharia de software e o que continua igual.
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Um sistema que usa princípios ágeis pra melhorar a eficiência e a colaboração no desenvolvimento de software.
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Uma nova abordagem combina conhecimento e tecnologia pra melhorar a detecção de vulnerabilidades em software.
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A IA facilita a criação de diagramas de classe, aumentando a eficiência e a precisão no design de software.
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Esse artigo fala sobre as novidades recentes pra melhorar a eficiência em Modelos de Linguagem Grande.
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Um novo método melhora a velocidade dos testes e a detecção de falhas em programas quânticos.
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Um novo método pra melhorar os testes de segurança de veículos autônomos através de cenários gerados.
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Um novo método encontra bugs de desempenho em frameworks de DL de forma eficiente.
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Analisando as limitações de grandes modelos de linguagem em entender relações de código.
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O RepoExec avalia o desempenho da geração de código no nível do repositório.
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Um framework melhora a geração de código para linguagens especializadas usando documentação.
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Resolvendo o problema de início a frio com novas técnicas de perfil para melhorar o desempenho do app.
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Uma nova ferramenta usa aprendizado de máquina pra detectar bugs de desempenho de forma eficaz.
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Analisando a memorização em modelos de conclusão de código e suas implicações de privacidade.
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Um novo modelo de dual-transformer melhora as previsões de tempo de execução a partir da análise de código-fonte.
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