Tidal MerzA: Leveraging Affective Modeling and Reinforcement Learning for Autonomous Code Generation in Live Coding
Tidal-MerzA, a novel system that combines affective modeling and reinforcement learning techniques to dynamically generate musical patterns within the TidalCycles live coding framework, enabling the creation of music with desired emotional qualities.
바이너리 함수의 앙상블 임베딩을 이용한 대조적 캡셔닝
바이너리 코드와 함수 이름 간의 관계를 학습하여 함수 이름을 정확하게 예측하는 새로운 접근법을 제안한다.
Contrastive Captioning of Binary Functions using Ensemble Embedding: BLens, a Novel Approach to Improve Function Name Prediction
BLens, a novel approach that combines multiple binary function embeddings into an ensemble representation, aligns it with the name representation latent space via contrastive learning, and generates function names with a transformer architecture tailored for function names, significantly outperforming the state of the art in function name prediction.
양자 취약 소프트웨어 실행 파일 마이그레이션을 지원하는 도구 체인
QED 도구 체인은 양자 취약 API를 사용하는 소프트웨어 실행 파일을 정확하고 효율적으로 식별하여 조직의 양자 내성 암호화 마이그레이션을 지원한다.
비용 효율적인 UI 자동화 테스트를 위한 검색 기반 LLM 활용: WeChat 사례 연구
비용 최적화와 지식 통합을 고려하여 기계 학습 기법과 LLM을 결합한 UI 자동화 테스트 접근법을 제안한다.
Leveraging Retrieval-Based Large Language Models for Cost-Effective UI Automation Testing in the WeChat App
Combining machine learning and retrieval-based large language models to generate cost-effective UI automation tests for industrial mobile apps, demonstrated through a case study on the WeChat app.
온라인 토론 지원: adhocracy+ 참여 플랫폼에 AI 통합을 통한 토론 향상
AI 기술을 활용하여 온라인 토론의 구조화, 예의바름, 상호작용을 향상시킬 수 있다.
Enhancing Deliberation in Online Discussions: Integrating AI-Powered Comment Recommendation and Deliberative Quality Modules into the adhocracy+ Participation Platform
Integrating AI-based comment recommendation and deliberative quality modules into the adhocracy+ participation platform to improve the structure, civility, and engagement of online discussions.
간섭 하에서 표현식 평가 다루기
간섭으로 인한 변수 값의 변화로 인해 프로그램 텍스트에서 표현식과 테스트를 논리적 맥락으로 복사하는 것이 주의를 요구한다. 의존-보장 접근법은 허용 가능한 간섭을 기록하고 안전한 추론 규칙을 제공하는 방법을 제공한다.
Large Language Models Demonstrate Impressive Capabilities in Restructuring and Converting Structured Documents
Large Language Models can effectively edit and convert structured documents with minimal effort when provided with straightforward prompts.
