cs.SE」カテゴリーアーカイブ

Towards Making Flowchart Images Machine Interpretable

要約 コンピュータープログラミングの教科書とソフトウェアのドキュメントには、多く … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.DL, cs.SE | Towards Making Flowchart Images Machine Interpretable はコメントを受け付けていません

ASTRAL: Automated Safety Testing of Large Language Models

要約 大規模な言語モデル(LLM)は、洗練された人間のようなコンテンツを理解し、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SE | ASTRAL: Automated Safety Testing of Large Language Models はコメントを受け付けていません

ToolFactory: Automating Tool Generation by Leveraging LLM to Understand REST API Documentations

要約 LLMベースのツールエージェントは、自然言語インターフェイスを提供し、ユー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SE | ToolFactory: Automating Tool Generation by Leveraging LLM to Understand REST API Documentations はコメントを受け付けていません

On AI-Inspired UI-Design

要約 グラフィカルユーザーインターフェイス(または単にUI)は、ユーザーとそのデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.HC, cs.SE | On AI-Inspired UI-Design はコメントを受け付けていません

Large Language Models for cross-language code clone detection

要約 現代のソフトウェア開発に複数のプログラミング言語が関与していることにより、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SE | Large Language Models for cross-language code clone detection はコメントを受け付けていません

Decictor: Towards Evaluating the Robustness of Decision-Making in Autonomous Driving Systems

要約 自律運転システム(ADS)テストは、広告開発において重要であり、現在の主な … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, cs.RO, cs.SE | Decictor: Towards Evaluating the Robustness of Decision-Making in Autonomous Driving Systems はコメントを受け付けていません

Raiders of the Lost Dependency: Fixing Dependency Conflicts in Python using LLMs

要約 Python依存関係の問題の修正は、サードパーティモジュールとPython … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SE | Raiders of the Lost Dependency: Fixing Dependency Conflicts in Python using LLMs はコメントを受け付けていません

From Cool Demos to Production-Ready FMware: Core Challenges and a Technology Roadmap

要約 大規模な言語モデル(LLMS)などの基礎モデル(FMS)の迅速な拡張により … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SE | From Cool Demos to Production-Ready FMware: Core Challenges and a Technology Roadmap はコメントを受け付けていません

Empirical Studies of Parameter Efficient Methods for Large Language Models of Code and Knowledge Transfer to R

要約 パラメーター効率的な微調整(PEFT)メソッドは、高いトレーニングコストを … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SE | Empirical Studies of Parameter Efficient Methods for Large Language Models of Code and Knowledge Transfer to R はコメントを受け付けていません

Path Analysis for Effective Fault Localization in Deep Neural Networks

要約 ディープラーニングは多くの分野に革命をもたらしましたが、深いニューラルネッ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.NE, cs.SE | Path Analysis for Effective Fault Localization in Deep Neural Networks はコメントを受け付けていません