MathDSL simplifica a resolução de problemas matemáticos para computadores e melhora ferramentas educacionais.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Analisando como o ChatGPT muda as respostas a perguntas de programação em comparação com especialistas humanos.
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Ferramentas de IA como o GitHub Copilot aumentam a produtividade e a satisfação dos desenvolvedores.
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A AXIS facilita a interação com o software através de comandos baseados em API, melhorando a eficiência e a confiabilidade.
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Novos métodos melhoram as previsões de seletividade de consultas usando técnicas de aprendizado de máquina.
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O CodeInsight oferece um conjunto de dados aprimorado para gerar código Python com exemplos reais.
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miniLB oferece um jeito mais fácil de avaliar simulações de LBM em diferentes sistemas de hardware.
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Um novo framework simplifica a criação de xApps em Redes Abertas de Acesso Radio.
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Uma abordagem leve melhora a detecção de correções silenciosas de vulnerabilidades em softwares de código aberto.
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Aumentando a capacidade dos LLMs de corrigir vulnerabilidades de buffer overflow com técnicas que levam em conta o contexto.
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Novos métodos focam em analisar o código-fonte pra prever defeitos melhor.
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Um novo método melhora a criação automática de capas de piano usando a tecnologia de transcrição musical existente.
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Melhorando ferramentas pra checar se os loops em programas vão terminar de rodar.
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Analisando como os sentimentos dos desenvolvedores afetam a qualidade do código de aprendizado de máquina.
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Esse artigo investiga por que as empresas doam software de IA para comunidades de código aberto.
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À medida que a tecnologia avança, a segurança de software enfrenta novos desafios e oportunidades.
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LM-GC oferece um jeito novo de comprimir gradientes em aprendizado de máquina.
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MoJE melhora as barreiras para LLMs, lidando com ataques de jailbreak de forma eficaz.
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Novo método gera simulações completas em código a partir de entradas em linguagem natural.
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Esse artigo avalia quão bem os LLMs geram casos de teste para programas em Java.
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Investigando as preocupações de qualidade e segurança do código gerado por IA.
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Aprenda como os Polinômios de Zernike melhoram a óptica e a astrofísica.
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Esse estudo aborda o desperdício no desenvolvimento de software e oferece estratégias de medição.
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O RepairBench define padrões pra comparar modelos de IA na correção de bugs de software.
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Um novo método prevê riscos de memorização em Modelos de Linguagem Grande pra melhorar a privacidade.
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Aprenda como o desenvolvimento moldável transforma a compreensão de software com ferramentas personalizadas.
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DAOS oferece um gerenciamento de dados bem eficiente para ambientes de computação de alto desempenho.
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A semântica de equipe melhora a verificação de propriedades complexas em sistemas de software.
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Uma estrutura que usa MLP e SVM identifica malware Android de forma eficaz.
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Um novo sistema melhora a precisão e a eficiência da tradução de códigos usando agentes especializados.
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O CRScore oferece um método de avaliação inovador pra analisar os comentários de revisão de código sem precisar de referências humanas.
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Esse estudo explora métodos eficazes para gerar dados sintéticos para treinamento de modelos de linguagem.
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Este trabalho analisa a ligação entre a lógica intuicionista mínima e a avaliação call-by-value na programação.
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Uma nova abordagem melhora a detecção de malware enquanto resiste a ataques adversariais.
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Uma abordagem nova pra melhorar a detecção de anomalias baseada em logs usando modelos transformer.
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Apresentando uma linguagem de programação focada em desempenho confiável de aplicativos e gerenciamento de memória.
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Este artigo fala sobre como é compreensível o código Java decompilado e a sua importância.
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Um novo framework facilita a programação de FPGA, tornando-a mais acessível para os desenvolvedores.
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Um método pra analisar comportamentos excepcionais em programas Java usando bytecode.
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