論文の概要: Exploring the intersection of Generative AI and Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14262v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 19:23:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 16:47:11.525047
- Title: Exploring the intersection of Generative AI and Software Development
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIとソフトウェア開発の交差点を探る
- Authors: Filipe Calegario, Vanilson Bur\'egio, Francisco Erivaldo, Daniel
Moraes Costa Andrade, Kailane Felix, Nathalia Barbosa, Pedro Lucas da Silva
Lucena, C\'esar Fran\c{c}a
- Abstract要約: 生成AIとソフトウェアエンジニアリングの相乗効果は、変革的なフロンティアとして現れます。
このホワイトペーパーは、探索されていない領域に展開し、生成的AI技術がソフトウェア開発にどのように革命をもたらすかを解明する。
これはステークホルダーのためのガイドとして機能し、ソフトウェア工学における生成AIの適用に関する議論と実験を促している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the ever-evolving landscape of Artificial Intelligence (AI), the synergy
between generative AI and Software Engineering emerges as a transformative
frontier. This whitepaper delves into the unexplored realm, elucidating how
generative AI techniques can revolutionize software development. Spanning from
project management to support and updates, we meticulously map the demands of
each development stage and unveil the potential of generative AI in addressing
them. Techniques such as zero-shot prompting, self-consistency, and multimodal
chain-of-thought are explored, showcasing their unique capabilities in
enhancing generative AI models. The significance of vector embeddings, context,
plugins, tools, and code assistants is underscored, emphasizing their role in
capturing semantic information and amplifying generative AI capabilities.
Looking ahead, this intersection promises to elevate productivity, improve code
quality, and streamline the software development process. This whitepaper
serves as a guide for stakeholders, urging discussions and experiments in the
application of generative AI in Software Engineering, fostering innovation and
collaboration for a qualitative leap in the efficiency and effectiveness of
software development.
- Abstract（参考訳）: 進化を続ける人工知能(AI)の世界では、生成AIとソフトウェアエンジニアリングの相乗効果が変革的なフロンティアとして現れます。
このホワイトペーパーは未開発の領域に入り込み、生成的なai技術がソフトウェア開発にどのように革命をもたらすかを解明する。
プロジェクト管理からサポートと更新まで、私たちは、各開発ステージの要求を慎重にマッピングし、それらに対応するための生成AIの可能性を明らかにします。
zero-shot prompting、self-consistency、multimodal chain-of-thoughtなどの技術が研究され、生成型aiモデルの拡張における独自の能力を示している。
ベクトル埋め込み、コンテキスト、プラグイン、ツール、コードアシスタントの重要性は、意味情報をキャプチャし、生成AI能力を増幅する彼らの役割を強調している。
この交差点は、生産性の向上、コード品質の改善、ソフトウェア開発プロセスの合理化を約束します。
このホワイトペーパーはステークホルダーのためのガイドとして機能し、ソフトウェア工学における生成AIの適用に関する議論と実験を奨励し、ソフトウェア開発の効率性と効果の質的な飛躍のためにイノベーションとコラボレーションを促進する。
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