「cs.SE」カテゴリーアーカイブ

Exploring Qualitative Research Using LLMs

投稿日: 2023年6月26日 作成者: jarxiv

要約 AI 駆動の大規模言語モデル (LLM) の出現により、質的研究における … 続きを読む →

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Exploring the Range of Possible Outcomes by means of Logical Scenario Analysis and Reduction for Testing Automated Driving Systems

投稿日: 2023年6月23日 作成者: jarxiv

要約 完全自動運転車の自動運転システム (ADS) の型式承認に関する新しい E … 続きを読む →

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Demystifying GPT Self-Repair for Code Generation

投稿日: 2023年6月23日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード生成において顕著な適性を示していま … 続きを読む →

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MutateNN: Mutation Testing of Image Recognition Models Deployed on Hardware Accelerators

投稿日: 2023年6月22日 作成者: jarxiv

要約 ここ数年の人工知能の研究の進歩により、現実世界の問題を軽減し、技術的に進歩 … 続きを読む →

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Towards Understanding What Code Language Models Learned

投稿日: 2023年6月22日 作成者: jarxiv

要約 事前トレーニングされた言語モデルは、さまざまな自然言語タスクに効果的ですが … 続きを読む →

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Mass-Producing Failures of Multimodal Systems with Language Models

投稿日: 2023年6月22日 作成者: jarxiv

要約 導入されたマルチモーダル システムは、評価者が予期しない形で失敗する可能性 … 続きを読む →

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Improving Software Requirements Prioritization through the Lens of Constraint Solving

投稿日: 2023年6月22日 作成者: jarxiv

要約 要件の優先順位付けは、初期のソフトウェア開発プロセスにおける重要な作業であ … 続きを読む →

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PyRCA: A Library for Metric-based Root Cause Analysis

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 IT 運用のための人工知能 (AIOps) のための根本原因分析 (RCA … 続きを読む →

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Demystifying GPT Self-Repair for Code Generation

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード生成において顕著な適性を示していま … 続きを読む →

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Demystifying GPT Self-Repair for Code Generation

投稿日: 2023年6月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、コード生成において顕著な適性を示していま … 続きを読む →

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