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[Paper] SEMODS：已验证的开源软件工程模型数据集
将人工智能集成到软件工程（SE）中，需要拥有一套针对 SE 任务精心挑选的模型集合。随着模型数量达到数百万……
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[论文] KELP：通过进化分组树实现稳健的在线日志解析
实时日志分析是现代基础设施可观测性的基石。然而，现有的在线解析器在架构上并不适合动态……
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[Paper] 通过真实世界利用深入理解和表征智能网联汽车的漏洞
智能联网车辆（ICVs）是现代交通系统的核心组成部分，其安全性至关重要，因为它直接关系到用户安全……
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[Paper] 超越 IVR：面向业务合规的客户支持 LLM 代理基准测试
传统的客户支持系统，例如交互式语音应答（Interactive Voice Response (IVR)），依赖于僵化的脚本，缺乏处理复杂、…所需的灵活性。
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[Paper] ERP分析基准测试：手工特征、深度学习与基础模型
事件相关电位（ERP），一种专门的脑电图（EEG）范式，反映了对外部刺激或事件的神经反应，通常……
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[论文] 基于云的零售POS系统成本‑性能分析：Google Cloud Platform 与 Microsoft Azure 的比较研究
虽然关于零售工作负载的特定平台性能的实证研究很少，但零售行业的数字化转型已经加速了……
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[Paper] 大模型的联邦定制：方法、实验与洞见
在本文中，我们探讨 federated customization of large models，并强调它在 federated learning 框架中带来的关键挑战。我们回顾……
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[Paper] STELLAR：基于搜索的用于大语言模型应用的测试框架
Large Language Model (LLM) 基于的应用正日益在包括客户服务、教育和出行等各个领域部署。然而，...
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[Paper] 多代理协同重命名重构
AI agents 在 software development 中的主要价值在于它们能够扩展开发者的推理和行动能力，而不是取代人类……
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[Paper] AI 队友时代的安全：GitHub 上 Agentic Pull Requests 的实证研究
Autonomous coding agents 正日益被部署为现代软件工程中的 AI teammates，能够独立创建修改生产代码的 pull requests (PRs)…
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[Paper] DSL或代码？评估LLM生成的代数规范质量：Kinaxis优化案例研究
模型驱动工程（Model-driven engineering，MDE）提供抽象和分析严谨性，但在许多领域的工业采用受到开发……成本的限制。
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[Paper] 二次无约束二进制优化用于二值神经网络的训练与正则化
人工智能（AI）和深度学习的进步引发了对其日益增长的能源消耗的担忧，同时对在移动设备上部署 AI 的需求……