本文介紹了一種名為 GUPPY 的自動化方法,利用大型語言模型 (LLM),特別是 GPT-4,來更新 Android 應用程式中已棄用的 API。
본 논문에서는 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT-4를 활용하여 안드로이드 앱의 уста레 API 사용을 자동으로 업데이트하고 Robolectric 테스트를 통해 검증하는 GUPPY 접근 방식을 제안합니다.
GUPPY, a novel approach leveraging GPT-4 and Robolectric testing, demonstrates promising results in automating the update of deprecated Android APIs, outperforming the state-of-the-art technique AndroEvolve.
웹3와 AI의 교차점은 사이버 보안, 투명성, 효율성 향상을 위한 잠재력을 제공하며, 특히 소프트웨어 개발 분야에서 AI의 빠른 발전과 경제적 영향력이 강조되고 있다.
The convergence of Web3 and AI technologies presents significant opportunities for innovation across various sectors, with potential to enhance security, transparency, efficiency, and productivity in software development and business operations.
인공지능이 생성한 소스 코드를 자동으로 감지하는 기술의 현황을 평가하고, 기존 감지 도구의 성능 개선 방안과 소스 코드 특징 분석을 통한 감지 기술 향상 가능성을 제시한다.
AIによるソースコード生成が普及する一方で、既存のAI生成コンテンツ検出ツールはソースコードへの適用において精度が低く、汎用性に欠けるため、新たな検出手法の開発が急務である。
Existing AI-generated content detectors are ineffective at identifying AI-written source code, necessitating new approaches like fine-tuned LLMs and machine learning models trained on code embeddings to address this emerging challenge.
測試驅動開發 (TDD) 和行為驅動開發 (BDD) 對軟體交付效率、品質、協作和滿意度產生不同影響,企業應根據自身需求選擇合適的方法或混合使用。
Both Test-Driven Development (TDD) and Behavior-Driven Development (BDD) offer distinct advantages for enterprise software development, with TDD excelling in code quality and predictability, while BDD prioritizes stakeholder collaboration and alignment with business requirements.