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创新即时代的融合：软件工程与绿色人工智能的交叉
机器学习和基础模型的最新进展正在改变现有软件工程过程的前沿，本文考虑了采用环境友好实践创建 AI 软件系统的影响，并对使用基础模型进行软件开发的环境影响进行了讨论。
PDF6 days ago
软件工程中机器学习的系统文献综述
应用机器学习技术研究软件工程领域的现状，特别关注软件质量保证、软件维护、软件理解和软件文档等方面。
PDF13 days ago
软件工程的兴衰 (?)
这篇论文探讨了人工智能引领的自动化和人类创新之间的相互作用，以及如何将人工智能顺利整合到软件工程中并保持其固有的人类创造力。
PDF18 days ago
AI-Based 编码辅助在实践中的应用：现状、观点和未来发展
AI 助手在软件工程中的使用情况对开发者的需求和改进方向具有重要影响。
PDF21 days ago
人工智能驱动世界中的软件工程未来
软件工程领域正在经历一场范式转变，人工智能系统如 LLMs 日益重要，提高软件开发生产力，未来五年，人类开发者与人工智能之间将会有日益增长的共生伙伴关系，软件工程研究社区必须重视这一趋势，我们需要解决将人工智能融入软件开发过程带来的关键研究
PDF21 days ago
软件工程的更高智能化
通过开发新一代的 “Morescient” GAI 模型和相应的软件观测平台，该论文展示了如何根据开放科学原则构建、演进和传播这种同时理解软件语义和静态结构的生成型人工智能模型。
PDF25 days ago
知：用于大型语言模型知识捕捉的实用本体论
我们介绍了知识导航本体（知识世界导航本体），这是第一个旨在捕捉日常知识以增强大型语言模型（LLM）在个人 AI 助手等实际生成 AI 应用场景中使用的本体。我们的领域是人类生活，包括日常关注和重要里程碑。我们仅模拟既定的人类普遍性概念：时空
PDFa month ago
代码摘要的大型语言模型
最近，使用深度学习进行软件工程方面的任务，包括代码生成和摘要等，出现了越来越多的活动。尤其是最新的编码大型语言模型在这些问题上表现良好。在本技术报告中，我们旨在回顾这些模型在代码解释 / 摘要方面的性能，同时调查它们基于自然语言描述的代码生
PDFa month ago
SWE-agent: 代理 - 计算机接口实现自动化软件工程
介绍了一种名为 SWE-agent 的自主系统，它使用一种语言模型与计算机进行交互解决软件工程任务。通过自定义的 agent-computer interface (ACI) 界面，SWE-agent 能够增强代理程序创建和编辑代码文件、浏
PDF2 months ago
超越代码生成：软件工程实践中 ChatGPT 使用的观察研究
通过对 24 名职业软件工程师使用 ChatGPT 一周期间的对话和整体体验进行定性分析，发现他们更多地使用 ChatGPT 获取解决任务的指导或对抽象主题的学习，并提出了一个理论框架，指导今后关于职业软件工程师使用 LLM 的学术讨论和设
PDF2 months ago
利用大型语言模型自动化生成补丁集合从代码审查评论中
评估预训练的大型语言模型（LLMs）在复制开发人员在代码审查评论中传统执行的任务方面的效果，通过比较它们生成的修补程序集与相同代码库的人工生成的修补程序集的历史数据，来确定 LLMs 的反馈的准确性、相关性和深度，从而评估它们支持开发人员应
PDF3 months ago
开放源码的基于人工智能的软件工程工具：协作学习的机遇与挑战
利用联邦学习技术，我们提出一个治理框架以促进开源人工智能模型的共同开发和维护，确保数据隐私和安全，解决开源人工智能软件工程工具在获取组织资源时面临的障碍。我们还提供开发者的指南，包括数据需求、模型架构、更新策略和版本控制，以促进基于人工智能
PDF3 months ago
实现用于上下文丰富智能应用的自动化软件演化的数据到产品多模态概念框架
该研究提出了一个概念性框架来实现自动化软件演化，强调多模态学习的重要性。基于该框架，开发了一种选择性顺序范围模型（3S）模型，用于对不同软件工程阶段和多模态学习任务进行分类。该研究为更高级的自动化软件演化奠定了基础，并可作为实践者进入该领域
PDF3 months ago
概念引导的 LLM 代理用于人工智能安全共设
通过定制化的大型语言模型 (LLM) 代理，采用提示工程、启发式推理和检索增强生成的元素，以保持结构化信息，我们提出了一种高效的混合策略，利用 LLM 进行安全分析和人工智能与人类的协同设计，以提高软件工程和安全工程中的生成式 AI 的质量
PDF3 months ago
代码大语言模型参数高效方法的实证研究及其向 R 的知识转移
通过实证研究 PEFT 方法（LoRA 和 Compacter）在 CodeT5 和 CodeLlama 上的表现，评估它们相较于完全微调模型的性能、是否可用于从自然语言模型到代码的知识转移，以及它们适应学习知识到一种未见语言的能力。我们的
PDF4 months ago
应对 RE 数据的方法：利用 NLP 和生成 AI 来减轻挑战
本书章节探讨了人工智能（AI）与软件工程（SE）相融合的时代中，特别是要将自然语言处理（NLP）和生成式 AI 融入到企业关键软件系统中所面临的挑战。通过实际洞察、解决方案和示例，提供必要的知识和工具来有效地构建以 NLP 为核心的解决方案
PDF4 months ago
RepoAgent: 开源框架的 LLM 驱动代码仓库级别文档生成器
RepoAgent 是一个大型语言模型驱动的开源框架，旨在主动生成、维护和更新代码文档，并通过定性和定量评估验证了其在生成高质量的存储库级文档方面的有效性。
PDF4 months ago
超越自学习的注意力：使用注意力指导减轻基于 Transformer 的模型中的注意偏差
基于 Transformer 的模型在软件工程中的源代码建模任务中展示了相当大的潜力，但其仅依赖于自动自注意权重学习机制的限制。我们引入了 SyntaGuid，一种新颖的方法，利用细调的语言模型中注意权重倾向于特定源代码语法标记和抽象语法树
PDF4 months ago
研究 LLM 在闭源和开源数据上的性能
大型语言模型在软件工程实践中得到广泛应用，本文使用微软的专有闭源软件数据进行研究，发现对于 C# 的性能变化很小，但对于 C++ 的性能显著降低，这种差异是由标识符的不同导致的，有时可以通过上下文学习来有效改善性能下降的问题。
PDF4 months ago
EyeTrans: 人机融合关注力在神经编码摘要中的应用
通过将人的注意力纳入到 Transformer 模型中，本研究提出了一种用于增强神经代码摘要的方法，名为 EyeTrans。将人的注意力与机器的注意力相结合引起了功能摘要性能高达 29.91％以及通用代码摘要性能高达 6.39％的改善，同时
PDF4 months ago