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GitHub Copilot：完美的代码补全器？
通过自动化的框架，评估 GitHub Copilot 在 LeetCode 问题集上生成的代码质量，以 Java、C ++、Python3 和 Rust 等四种编程语言评估 Copilot 在代码生成阶段的可靠性、生成的代码的正确性以及其对
PDF20 days ago
通过代码度量分析预测计算笔记的易理解性
通过利用与代码可读性相关的用户评论，我们提出了一种衡量 Jupyter 笔记本可读性的方法 —— 用户意见代码可读性（UOCU），该方法考虑了相关评论的数量、评论的点赞数、笔记本的浏览量以及笔记本的点赞数。我们还使用机器学习模型仅基于这些指
PDF21 days ago
自动编程：大型语言模型与更多
自动编程的流行增加了对代码质量、安全性、程序修复和程序员责任等相关问题的关注，这些问题是组织在决定使用自动生成代码时所关心的关键问题，本文研究了自动编程的各个方面，并讨论了软件工程的进展，如程序修复和分析可以实现自动编程，并对未来的编程环境
PDF2 months ago
代码质量问题困扰？LLM 可以帮助！
利用大型语言模型辅助开发人员修订代码以解决代码质量问题，通过使用建议生成候选代码修订方案并使用排名模型对其进行评估，该方法能够有效减少错误警告并提高通过静态分析工具的代码比例。
PDF9 months ago
谁更聪明？基于 AI 的智能合约创建的实证研究
通过系统评估大型语言模型在智能合约代码生成方面的质量，研究发现生成的智能合约存在安全漏洞以及代码质量和正确性受到影响，但也提出了改进过程、质量和安全性的多个潜在研究方向。
PDFa year ago
机器编程系统是否使用正确的源代码度量来选择代码库？
本文研究机器编程中代码库质量对性能的影响，提出了一个排名框架 GitRank，并将其应用于评估候选 MP 系统使用的质量措施和 GitRank 使用的质量措施之间的相关性。初步结果表明 GitRank 衡量的质量措施可适用于 Control
PDF2 years ago
机器学习应用的代码异味
该论文提出了 22 个机器学习代码异味，解释了它们的背景和可能产生的后果，并给出了相应的解决方案以及它们所属的流程阶段和相关证据，以帮助数据科学家和开发人员生成和维护高质量的机器学习应用程序代码。
PDF2 years ago
MM基于约束的软件多样化策略，有效缓解代码重用攻击
本文介绍了一种基于约束编程的编译器方法，称为 DivCon，它允许用户在不同的汇编代码版本之间权衡选择并调整代码多样性和代码质量之间的冲突。实验结果表明，DivCon 能够在保持高代码多样性的同时有效地减轻代码重用攻击，并提供几乎最优的代码
PDF4 years ago