code analysis | BriefGPT - AI 论文速递

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S3LLM: 使用源代码、元数据和文档的大规模科学软件理解
利用基于 LLM 的框架进行大规模科学软件的代码分析，通过自然语言查询实现快速理解以及消除对广泛编码经验的需求。
PDF4 months ago
评估大型语言模型对代码可维护性的能力
通过控制代码的逻辑行数 (LLOC)，LLMs 计算出的交叉熵是一种可预测可维护性的指标，但是在类级别上，仅仅以此准则可能不足以预测维护性，需要进一步研究以充分利用此信息。
PDF5 months ago
ChatGPT 如何解决弱点管理问题
本文探索了 ChatGPT 在涉及完整漏洞管理过程的六项任务中的能力，并使用包含 78,445 个样本的大规模数据集对其进行了比较。结果表明 ChatGPT 在辅助漏洞管理方面具有巨大的潜力，但同时也揭示了它所遇到的困难，并为未来的研究方向
PDF8 months ago
FLAG：使用生成性 AI 检测（代码中的）行异常
本研究提出了一种名为 FLAG 的方法，它基于生成人工智能的词汇能力来协助代码调试员识别和定位代码中的漏洞，同时也探讨了此分类中有用的特征，并评估了 FLAG 在 121 个基准测试中的性能。FLAG 能够识别 101 个缺陷，并将搜索空间
PDFa year ago
软件开发中的技术债务管理人工智能
本文综合回顾了关于使用 AI 工具避免技术债务的现有研究，其中分析了 15 篇涵盖不同 AI 技术的文章，如代码分析与审查，自动化测试，代码重构，预测性维护，代码生成和代码文档化，并探讨了它们在解决技术债务方面的效果、挑战和限制，为想要在软
PDFa year ago
利用相關的靜態分析產品改進少樣本提示
本文研究了是否通过显式添加语义信息来改善大型语言模型在代码汇总任务中的性能，发现通过添加语义信息可以显著提高模型性能，特别是在 PHP 语言的 CodeSearchNet 数据集上。
PDFa year ago
大型语言模型 (GPT) 困难回答关于代码的多选题
作者分析了三种不同的 GPT 模型（生成式预训练转换模型）在回答包括程序代码片段的多选题方面的有效性，发现包含代码片段的题目更加困难，这个发现可以帮助编程教育工作者适应他们的教学方法和评估，为学习者提供有意义的辅助。
PDFa year ago
通过神经语言模型探索软件自然性
本文探讨了利用预训练的基于 transformer 的语言模型来对代码进行分析任务的能力，通过对 transformer-based language model 进行 AST 标记任务，得出结论表明其在此任务上的表现较好，并在软件漏洞识别
PDF4 years ago
神经代码理解：可学习的代码语义表示
本文提出了一种学习代码语义的新颖处理技术，并将其应用于各种程序分析任务中，其中使用的 Embeddings 基于独立于源编程语言的代码的 IR，现有技术不足以强烈理解程序语义。
PDF6 years ago