cs.SE」カテゴリーアーカイブ

Revisiting the Performance of Deep Learning-Based Vulnerability Detection on Realistic Datasets

要約 ソフトウェアの脆弱性が日常的なソフトウェアシステムに与える影響は大きい。脆 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.LG, cs.SE, I.2 | コメントする

Let the Code LLM Edit Itself When You Edit the Code

要約 この研究では、開発者が既存のコードをリアルタイムで編集し、コード・アシスタ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE | コメントする

Reproducibility in Machine Learning-based Research: Overview, Barriers and Drivers

要約 現在、さまざまな分野の研究において、結果の再現性が課題となっています。 こ … 続きを読む

カテゴリー: cs.IR, cs.LG, cs.SE | コメントする

Is Your AI-Generated Code Really Secure? Evaluating Large Language Models on Secure Code Generation with CodeSecEval

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード生成とコード修復に大きな進歩をもた … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SE | コメントする

Assessing the Code Clone Detection Capability of Large Language Models

要約 この研究は、コード クローン検出タスクにおける 2 つの高度なラージ言語モ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SE | コメントする

CoCoST: Automatic Complex Code Generation with Online Searching and Correctness Testing

要約 大規模言語モデルは、自然言語記述を実行可能なコードに変換することにより、コ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, cs.SE | コメントする

Model Generation with LLMs: From Requirements to UML Sequence Diagrams

要約 自然言語 (NL) 要件をグラフィカル モデルで補完すると、関係者のコミュ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG, cs.SE, D.2.1 | コメントする

$Classi|Q\rangle$ Towards a Translation Framework To Bridge The Classical-Quantum Programming Gap

要約 量子コンピューティングは、ハードウェアとしてすぐに利用できたり、クラウド上 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.ET, cs.PL, cs.SE | コメントする

Predicting Fairness of ML Software Configurations

要約 この論文では、機械学習のハイパーパラメータと公平性の関係を調査します。 デ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.LG, cs.SE | コメントする

ChIRAAG: ChatGPT Informed Rapid and Automated Assertion Generation

要約 System Verilog Assertion (SVA) の定式化 & … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SE | コメントする