파이썬에서 큰 숫자를 더 간결하게 작성하는 방법
파이썬에서 큰 숫자를 표기할 때, 0을 여러 개 나열하는 대신 과학적 표기법(e 표기법)을 사용하면 코드 가독성을 높이고 실수를 줄일 수 있습니다.
LLM 생성 코드와 사람이 작성한 코드를 대조 학습을 통해 구별
LLM이 생성한 코드와 사람이 작성한 코드를 구별하는 것은 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 과제이며, 본 논문에서는 대조 학습 프레임워크와 의미 인코더를 기반으로 하는 새로운 탐지 방법인 CodeGPTSensor를 제안하여 이 문제를 해결하고자 합니다.
Using Scientific Notation for Large Numbers in Python
Representing large numbers in Python using scientific notation (e.g., 1.2e4 instead of 12000) enhances code readability and elegance by reducing the need to count zeros manually.
CodeGPTSensor: A Contrastive Learning Approach for Detecting LLM-Generated Code
LLM-generated code, while sophisticated, exhibits subtle differences from human-written code. This paper introduces CodeGPTSensor, a novel detection method leveraging contrastive learning and semantic code analysis to effectively differentiate between the two.
새로운 아이디어에 대한 열정으로 밤샘 작업 후 느낀 점
좋은 아이디어는 개발자에게 엄청난 원동력이 되어 피로감을 잊고 몰입하게 만든다.
The Power of Ideas Over Exhaustion: A Personal Reflection
The excitement of a great idea can outweigh physical exhaustion and fuel creative energy.
大型語言模型於自動化軟體重構之潛力實證研究
大型語言模型在自動化軟體重構方面展現潛力，尤其在識別重構機會和推薦重構方案方面，但仍存在風險，需進一步提升其安全性及對特定重構類型的處理能力。
LLM 기반 자동화된 소프트웨어 리팩토링 잠재력에 대한 실증 연구
LLM은 코드 중복 제거 및 이름 바꾸기와 같은 특정 리팩토링 작업에서 잠재력을 보여주지만, 안전성 문제와 특정 리팩토링 유형에 대한 어려움을 해결하기 위한 추가 연구가 필요합니다.
大規模言語モデルを用いた自動ソフトウェアリファクタリングの可能性に関する実証的研究
大規模言語モデルは、適切なプロンプトと、リファクタリングの種類やコードのサイズに応じた戦略を用いることで、自動ソフトウェアリファクタリングにおいて大きな可能性を秘めている。
An Empirical Study on the Potential of LLMs for Automating Software Refactoring: Identifying Opportunities and Recommending Solutions
Large language models (LLMs) show promise for automating software refactoring, particularly in identifying opportunities and recommending solutions, but their effectiveness varies by refactoring type and requires careful prompt engineering and safety measures.
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