論文の概要: Generative AI in Evidence-Based Software Engineering: A White Paper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17440v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 17:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 13:05:35.484238
• Title: Generative AI in Evidence-Based Software Engineering: A White Paper
• Title（参考訳）: エビデンスベースのソフトウェアエンジニアリングにおけるジェネレーティブAI:ホワイトペーパー
• Authors: Mattel Esposito, Andrea Janes, Davide Taibi, Valentina Lenarduzzi,
• Abstract要約: 1年足らずで、実践者や研究者は、生成人工知能の迅速かつ広範な実装を目撃した。 テキストGAI機能により、研究者は世界中で新しい生成シナリオを探索し、すべての時間を要するテキスト生成と分析タスクを簡素化し、急ぐことができる。 現在の調査に基づいて、EBSE研究者を効果的に支援する包括的モデルスイートの作成と実証検証を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.489725182789885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context. In less than a year practitioners and researchers witnessed a rapid and wide implementation of Generative Artificial Intelligence. The daily availability of new models proposed by practitioners and researchers has enabled quick adoption. Textual GAIs capabilities enable researchers worldwide to explore new generative scenarios simplifying and hastening all timeconsuming text generation and analysis tasks. Motivation. The exponentially growing number of publications in our field with the increased accessibility to information due to digital libraries makes conducting systematic literature reviews and mapping studies an effort and timeinsensitive task Stemmed from this challenge we investigated and envisioned the role of GAIs in evidencebased software engineering. Future Directions. Based on our current investigation we will follow up the vision with the creation and empirical validation of a comprehensive suite of models to effectively support EBSE researchers
• Abstract（参考訳）: コンテキスト。 1年足らずで、実践者や研究者は、生成人工知能の迅速かつ広範な実装を目撃した。 実践者や研究者が提案する新しいモデルの日次提供により、迅速な採用が可能になった。 テキストGAI機能により、研究者は世界中で新しい生成シナリオを探索し、すべての時間を要するテキスト生成と分析タスクを簡素化し、急ぐことができる。 モチベーション。 デジタル図書館による情報へのアクセシビリティ向上に伴い,我々の分野における出版物の増加により,組織的な文献レビューや地図作成研究は,この課題から,証拠ベースソフトウェア工学におけるGAIの役割を探求し,考察した。 今後の方向。 現在の調査に基づいて、EBSE研究者を効果的に支援する包括的モデルスイートの作成と実証検証を行う。

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