「cs.SE」カテゴリーアーカイブ

COMEX: A Tool for Generating Customized Source Code Representations

投稿日: 2023年7月11日 作成者: jarxiv

要約 ソース コードの効果的な表現を学習することは、Machine Learni … 続きを読む →

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Topical: Learning Repository Embeddings from Source Code using Attention

投稿日: 2023年7月10日 作成者: jarxiv

要約 ソース コード上の機械学習 (MLOnCode) は、ソフトウェアの配信方 … 続きを読む →

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Towards a safe MLOps Process for the Continuous Development and Safety Assurance of ML-based Systems in the Railway Domain

投稿日: 2023年7月7日 作成者: jarxiv

要約 従来の自動化技術だけでは、制限のないインフラストラクチャ上で列車の無人運転 … 続きを読む →

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LEVER: Learning to Verify Language-to-Code Generation with Execution

投稿日: 2023年7月6日 作成者: jarxiv

要約 コードでトレーニングされた大規模な言語モデル (コード LLM) の出現に … 続きを読む →

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Exploring Continual Learning for Code Generation Models

投稿日: 2023年7月6日 作成者: jarxiv

要約 Codex や CodeT5 などの大規模なコード生成モデルは、優れたパフ … 続きを読む →

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Towards Open Federated Learning Platforms: Survey and Vision from Technical and Legal Perspectives

投稿日: 2023年7月6日 作成者: jarxiv

要約 従来のフェデレーテッド ラーニング (FL) はサーバー主導の連携パラダイ … 続きを読む →

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An Exploratory Literature Study on Sharing and Energy Use of Language Models for Source Code

投稿日: 2023年7月6日 作成者: jarxiv

要約 ソース コードでトレーニングされた大規模な言語モデルは、コードの推奨やプロ … 続きを読む →

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RAPGen: An Approach for Fixing Code Inefficiencies in Zero-Shot

投稿日: 2023年6月30日 作成者: jarxiv

要約 パフォーマンスのバグは、十分にテストされた商用製品にも現れる可能性がある非 … 続きを読む →

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Data Augmentation Approaches for Source Code Models: A Survey

投稿日: 2023年6月30日 作成者: jarxiv

要約 多くの重要なタスクでソース コードを採用することがますます一般的になり、ト … 続きを読む →

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SUPERNOVA: Automating Test Selection and Defect Prevention in AAA Video Games Using Risk Based Testing and Machine Learning

投稿日: 2023年6月29日 作成者: jarxiv

要約 ソフトウェア システムの成長に応じて従来の方法を拡張できないため、ビデオ … 続きを読む →

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