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软件工程

软件工程 (Software Engineering) 是一门研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来的学科。

LLM4CVE: Enabling Iterative Automated Vulnerability Repair with Large Language Models

Arxiv

0+阅读 · 1月7日

LMM-enhanced Safety-Critical Scenario Generation for Autonomous Driving System Testing From Non-Accident Traffic Videos

Arxiv

0+阅读 · 1月1日

How Toxic Can You Get? Search-based Toxicity Testing for Large Language Models

Arxiv

0+阅读 · 1月3日

Hierarchical Repository-Level Code Summarization for Business Applications Using Local LLMs

Arxiv

0+阅读 · 1月14日

A Multi-Year Grey Literature Review on AI-assisted Test Automation

Arxiv

0+阅读 · 1月2日

Harnessing the Power of LLM to Support Binary Taint Analysis

Arxiv

0+阅读 · 1月9日

COOL: Efficient and Reliable Chain-Oriented Objective Logic with Neural Networks Feedback Control for Program Synthesis

Arxiv

0+阅读 · 1月14日

Human and Machine: How Software Engineers Perceive and Engage with AI-Assisted Code Reviews Compared to Their Peers

Arxiv

0+阅读 · 1月3日

Automating the Detection of Code Vulnerabilities by Analyzing GitHub Issues

Arxiv

0+阅读 · 1月9日

CGP-Tuning: Structure-Aware Soft Prompt Tuning for Code Vulnerability Detection

Arxiv

0+阅读 · 1月8日

Reusing Legacy Code in WebAssembly: Key Challenges of Cross-Compilation and Code Semantics Preservation

Arxiv

0+阅读 · 2024年12月28日

Look Before You Leap: An Exploratory Study of Uncertainty Measurement for Large Language Models

Arxiv

0+阅读 · 1月5日

Towards a Probabilistic Framework for Analyzing and Improving LLM-Enabled Software

Arxiv

0+阅读 · 1月10日

How Well Do LLMs Generate Code for Different Application Domains? Benchmark and Evaluation

Arxiv

0+阅读 · 2024年12月24日

Taint Analysis for Graph APIs Focusing on Broken Access Control

Arxiv

0+阅读 · 1月15日

参考链接

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计算机科学

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