会员服务
RE · Engineering · Prompt · Automator · 列 ·
8 月 17 日
From Specifications to Prompts: On the Future of Generative LLMs in Requirements Engineering
翻译：暂无翻译
Andreas Vogelsang
Andreas Vogelsang
from arxiv, Published in IEEE Software 41 (5)

Generative LLMs, such as GPT, have the potential to revolutionize Requirements Engineering (RE) by automating tasks in new ways. This column explores the novelties and introduces the importance of precise prompts for effective interactions. Human evaluation and prompt engineering are essential in leveraging LLM capabilities.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

该杂志提供了一个重点，传播关于软件密集型信息系统或应用程序需求的获取、表示和验证的新结果。欢迎提交理论和应用性意见，但所有文件都必须明确说明： - 这些思想对复杂系统设计的实际影响 - 思考型实践者应该如何评价这些想法 《华尔街日报》的动机是一种多学科的观点，这种观点不仅考虑了软件组件规范方面的需求，而且还考虑了在组织和社会环境中进行的激发、表示和同意需求的活动。为此，人们从软件工程、信息系统、职业社会学、认知和组织心理学、人机交互、计算机支持的合作工作、语言学和哲学等领域寻求贡献，以解决具体的需求工程问题。官网链接：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/re/
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
16+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Neolaxiflorin B的全合成研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Generative AI in the Software Engineering Domain: Tensions of Occupational Identity and Patterns of Identity Protection
Arxiv
0+阅读 · 10月4日
Flow of Reasoning:Training LLMs for Divergent Problem Solving with Minimal Examples
Arxiv
0+阅读 · 10月4日
Bag of Tricks: Benchmarking of Jailbreak Attacks on LLMs
Arxiv
0+阅读 · 10月4日
Preparing for Super-Reactivity: Early Fault-Detection in the Development of Exceedingly Complex Reactive Systems
Arxiv
0+阅读 · 10月3日
Research Directions and Modeling Guidelines for Industrial Internet of Things Applications
Arxiv
0+阅读 · 10月3日
DLP-LoRA: Efficient Task-Specific LoRA Fusion with a Dynamic, Lightweight Plugin for Large Language Models
Arxiv
0+阅读 · 10月2日
Learning Explainable and Better Performing Representations of POMDP Strategies
Arxiv
0+阅读 · 10月2日
Fast Multiplication and the PLWE-RLWE Equivalence for an Infinite Family of Cyclotomic Subextensions
Arxiv
0+阅读 · 10月1日
On the Essence and Prospect: An Investigation of Alignment Approaches for Big Models
Arxiv
17+阅读 · 3月7日
Optimization of Graph Neural Networks: Implicit Acceleration by Skip Connections and More Depth
Arxiv
20+阅读 · 2021年5月10日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
RE
Engineering
Prompt
Automator
列
相关VIP内容
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
16+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Generative AI in the Software Engineering Domain: Tensions of Occupational Identity and Patterns of Identity Protection
Arxiv
0+阅读 · 10月4日
Flow of Reasoning:Training LLMs for Divergent Problem Solving with Minimal Examples
Arxiv
0+阅读 · 10月4日
Bag of Tricks: Benchmarking of Jailbreak Attacks on LLMs
Arxiv
0+阅读 · 10月4日
Preparing for Super-Reactivity: Early Fault-Detection in the Development of Exceedingly Complex Reactive Systems
Arxiv
0+阅读 · 10月3日
Research Directions and Modeling Guidelines for Industrial Internet of Things Applications
Arxiv
0+阅读 · 10月3日
DLP-LoRA: Efficient Task-Specific LoRA Fusion with a Dynamic, Lightweight Plugin for Large Language Models
Arxiv
0+阅读 · 10月2日
Learning Explainable and Better Performing Representations of POMDP Strategies
Arxiv
0+阅读 · 10月2日
Fast Multiplication and the PLWE-RLWE Equivalence for an Infinite Family of Cyclotomic Subextensions
Arxiv
0+阅读 · 10月1日
On the Essence and Prospect: An Investigation of Alignment Approaches for Big Models
Arxiv
17+阅读 · 3月7日
Optimization of Graph Neural Networks: Implicit Acceleration by Skip Connections and More Depth
Arxiv
20+阅读 · 2021年5月10日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Neolaxiflorin B的全合成研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top