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Explorando como os Grandes Modelos de Linguagem estão transformando a correção de bugs de software.

Esse estudo analisa o papel dos LLMs na criação de oráculos de teste eficazes para software.

Esse estudo avalia quão bem os LLMs conseguem identificar e classificar a dívida técnica.

Um estudo sobre o desempenho de cinco ferramentas de análise estática de JavaScript.

Investigando a eficácia de grandes modelos de linguagem na tradução de código do mundo real para Rust.

Ferramentas automatizadas melhoram a qualidade do código e agilizam o processo de revisão.

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Aprimorando a capacidade dos LLMs de melhorar seu código com técnicas de auto-debugging.

Examinando o impacto de APIs obsoletas nas sugestões de código de LLM.

Abordando as preocupações de segurança do código produzido por grandes modelos de linguagem.

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Essa pesquisa foca em usar agentes baseados em LLM pra melhorar a manutenção de software.

Este estudo avalia quão bem o GPT-3.5 e o GPT-4 detectam clones de código.

Um jeito de garantir a correção do software por meio de análise estruturada.

Esse estudo analisa as motivações dos desenvolvedores e métricas para uma refatoração de código eficaz.

Um novo framework avalia a dificuldade em tarefas de codificação para grandes modelos de linguagem.

O C3 melhora a clareza das entradas de teste automatizadas pra uma melhor compreensão do código.

A análise de código estático ajuda os desenvolvedores a encontrarem problemas cedo no desenvolvimento de software.

Um estudo sobre o uso de LLMs pra identificar clones de código em diferentes linguagens.

Aprenda como a análise estática melhora a qualidade do software e pega erros cedo.

Esse artigo examina questões de alucinação de código em LLMs e suas implicações.

Aprenda maneiras eficazes de documentar dívida técnica pra melhorar a qualidade do software.

O CodeSift analisa o código gerado pra conferir se tá certinho sem precisar rodar, acelerando a validação.

PoTo melhora a análise estática para Python, aprimorando a qualidade do código e a inferência de tipos.

Uma nova estrutura combina busca de código, geração e reparo para uma programação eficiente.

Este estudo destaca os riscos que os clones de código trazem e como gerenciá-los.

O modelo GPT-O1 mostra que consegue consertar bugs melhor do que as versões anteriores.

Um novo método melhora os comentários de revisão de código automatizados usando a experiência do revisor.

Um novo sistema melhora a precisão e a eficiência da tradução de códigos usando agentes especializados.

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Explorando o impacto da dívida técnica em projetos de software e na manutenção.

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Uma nova abordagem para verificação de código que combina técnicas poderosas.

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