論文の概要: Towards Trustworthy AI Software Development Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09126v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 16:59:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 20:49:07.185581
• Title: Towards Trustworthy AI Software Development Assistance
• Title（参考訳）: 信頼できるAIソフトウェア開発支援に向けて
• Authors: Daniel Maninger, Krishna Narasimhan, Mira Mezini
• Abstract要約: 現在のソフトウェア開発アシスタントは信頼できない傾向があり、しばしば誤った、安全でない、あるいは品質の低いコードを生成する。 我々は、信頼できるAIソフトウェア開発アシスタントの構築、トレーニング、使用のための全体的アーキテクチャを導入することで、これらの問題を解決することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.599251270168187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is expected that in the near future, AI software development assistants will play an important role in the software industry. However, current software development assistants tend to be unreliable, often producing incorrect, unsafe, or low-quality code. We seek to resolve these issues by introducing a holistic architecture for constructing, training, and using trustworthy AI software development assistants. In the center of the architecture, there is a foundational LLM trained on datasets representative of real-world coding scenarios and complex software architectures, and fine-tuned on code quality criteria beyond correctness. The LLM will make use of graph-based code representations for advanced semantic comprehension. We envision a knowledge graph integrated into the system to provide up-to-date background knowledge and to enable the assistant to provide appropriate explanations. Finally, a modular framework for constrained decoding will ensure that certain guarantees (e.g., for correctness and security) hold for the generated code.
• Abstract（参考訳）: 近い将来、AIソフトウェア開発アシスタントがソフトウェア産業において重要な役割を果たすことが期待されている。 しかし、現在のソフトウェア開発アシスタントは信頼できない傾向にあり、しばしば誤った、安全でない、あるいは品質の低いコードを生成する。 我々は、信頼できるAIソフトウェア開発アシスタントの構築、トレーニング、使用のための全体的アーキテクチャを導入することで、これらの問題を解決することを目指している。 アーキテクチャの中心には、現実世界のコーディングシナリオと複雑なソフトウェアアーキテクチャを表すデータセットでトレーニングされた基礎的なllmがあり、正確性を超えたコード品質基準に微調整されています。 LLMは、高度な意味理解のためにグラフベースのコード表現を利用する。 我々は,システムに統合された知識グラフを想定し,最新の背景知識を提供し,アシスタントが適切な説明を行えるようにする。 最後に、制約付きデコードのためのモジュラーフレームワークは、特定の保証(例えば、正確性とセキュリティ)が生成されたコードを保持することを保証します。

関連論文リスト

• AI Software Engineer: Programming with Trust [33.88230182444934]
  大きな言語モデル(LLM)は、コードスニペットを生成するのに驚くほどの習熟度を示している。 AIソフトウェアエンジニアのデプロイに成功するためには、人間主導のソフトウェアエンジニアリングプラクティスによって確立された信頼と同等以上の信頼レベルが必要である、と私たちは主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T14:28:42Z)
• Bridging LLM-Generated Code and Requirements: Reverse Generation technique and SBC Metric for Developer Insights [0.0]
  本稿では,SBCスコアと呼ばれる新しいスコアリング機構を提案する。 これは、大規模言語モデルの自然言語生成能力を活用するリバースジェネレーション技術に基づいている。 直接コード解析とは異なり、我々のアプローチはAI生成コードからシステム要求を再構築し、元の仕様と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T01:12:11Z)
• Human-In-the-Loop Software Development Agents [12.830816751625829]
  大規模言語モデル(LLM)ベースのソフトウェアエンジニアリングのためのマルチエージェントパラダイムを導入し、ソフトウェア開発タスクを自動的に解決する。 本稿では,ソフトウェア開発のためのHuman-in-the-loop LLMベースのエージェントフレームワーク(HULA)を紹介する。 私たちは社内使用のために、HULAフレームワークをAtlassianに設計、実装、デプロイしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T23:22:33Z)
• RepoGraph: Enhancing AI Software Engineering with Repository-level Code Graph [63.87660059104077]
  RepoGraphは、現代のAIソフトウェアエンジニアリングソリューションのためのリポジトリレベルの構造を管理するプラグインモジュールである。 RepoGraphはすべてのシステムのパフォーマンスを大幅に向上させ、オープンソースフレームワークの間で新たな最先端技術を生み出している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T05:45:26Z)
• Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
  本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。 継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。 我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z)
• How Far Have We Gone in Binary Code Understanding Using Large Language Models [51.527805834378974]
  バイナリコード理解におけるLarge Language Models(LLM)の有効性を評価するためのベンチマークを提案する。 評価の結果、既存のLLMはバイナリコードをある程度理解でき、それによってバイナリコード解析の効率が向上することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T14:44:08Z)
• Developer Experiences with a Contextualized AI Coding Assistant: Usability, Expectations, and Outcomes [11.520721038793285]
  この研究は、コンテキスト化されたコーディングAIアシスタントであるStackSpot AIを制御された環境で使用した62人の参加者の初期体験に焦点を当てる。 アシスタントの使用は、大幅な時間を節約し、ドキュメントへのアクセスを容易にし、内部APIの正確なコードを生成する結果となった。 コーディングアシスタントが、複雑なコードを扱う際の変数応答や制限と同様に、よりコンテキスト情報にアクセスできるようにするために必要な知識ソースに関連する課題が観察された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T10:52:28Z)
• Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
  モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。 特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T10:12:56Z)
• Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
  私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。 私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T11:14:03Z)
• Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
  機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。 私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。 当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-11T15:54:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。