論文の概要: The why, what, and how of AI-based coding in scientific research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02156v1
- Date: Thu, 03 Oct 2024 02:36:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-04 17:56:25.904421
- Title: The why, what, and how of AI-based coding in scientific research
- Title(参考訳): 科学研究におけるAIベースのコーディングの理由と方法
- Authors: Tonghe Zhuang, Zhicheng Lin,
- Abstract要約: 生成AI、特に大きな言語モデル(LLM)は、コーディングを直感的な会話に変換する可能性がある。
私たちは3つの重要なレンズを通してAIベースのコーディングを区別します。
コーディングにおけるAIの限界と将来の展望に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Computer programming (coding) is indispensable for researchers across disciplines, yet it remains challenging to learn and time-consuming to carry out. Generative AI, particularly large language models (LLMs), has the potential to transform coding into intuitive conversations, but best practices and effective workflows are only emerging. We dissect AI-based coding through three key lenses: the nature and role of LLMs in coding (why), six types of coding assistance they provide (what), and a five-step workflow in action with practical implementation strategies (how). Additionally, we address the limitations and future outlook of AI in coding. By offering actionable insights, this framework helps to guide researchers in effectively leveraging AI to enhance coding practices and education, accelerating scientific progress.
- Abstract(参考訳): コンピュータプログラミング(コーディング)は、分野を問わず研究者にとって不可欠だが、学習し、実行するのに時間がかかる。
生成AI、特に大きな言語モデル(LLM)は、コーディングを直感的な会話に変換する可能性があるが、ベストプラクティスと効果的なワークフローは現れていない。
AIベースのコーディングは、コーディングにおけるLLMの性質と役割(なぜ)、それらが提供する6種類のコーディング支援(何)、実践的な実装戦略(どのように)を備えた5ステップのワークフローという、3つの重要なレンズを通して区別します。
さらに、コーディングにおけるAIの限界と将来の展望に対処する。
実用的な洞察を提供することで、このフレームワークは研究者がAIを効果的に活用し、コーディングの実践と教育を強化し、科学的進歩を促進するのに役立つ。
関連論文リスト
- How Far Have We Gone in Stripped 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) - Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language
Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。
我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。
重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T02:45:01Z) - Towards Coding Social Science Datasets with Language Models [4.280286557747323]
研究者はしばしば、大規模なテキストのセット(ラベル、注釈など)を人間に頼っている。
特定の種類の人工知能ツール(言語モデル(LM))の最近の進歩は、ソリューションを提供する。
GPT-3は、一般的な人間のコーダの性能と一致し、テキストをコーディングする他の機械学習手法よりも利点があることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-03T19:11:34Z) - Evaluating GPT's Programming Capability through CodeWars' Katas [0.5512295869673147]
本稿では,GPT(Generative Pretrained Transformer)モデルのプログラミング能力の新たな評価法を提案する。
実験では、これらのGPTモデルがソリューション提供に苦しむ3休レベルでの明確な境界を明らかにした。
この研究は、人間の問題解決技術をうまくエミュレートするために、AIモデルにおけるバリデーションと創造的な思考能力の必要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T10:36:16Z) - Chatbots As Fluent Polyglots: Revisiting Breakthrough Code Snippets [0.0]
この研究は、AI駆動のコードアシスタントを使用して、現代技術を形成する影響力のあるコンピュータコードの選択を分析する。
この研究の最初の貢献は、過去50年で最も重要なコードの進歩の半分を調査することであった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-05T23:17:17Z) - Automated Clinical Coding: What, Why, and Where We Are? [17.086212195006894]
クリニカルコーディングは、プロセスの効率と正確性を改善するために、自動化システムによってサポートされる可能性がある。
本研究は、臨床コーディングに適用されている現在のディープラーニングベースのアプローチと、実世界の実践における説明可能性と一貫性の必要性のギャップを明らかにする。
今後5年以内にコーディングをサポートするために、AIベースの自動化システムの開発とデプロイを達成するには、多くのことが必要です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-21T16:17:38Z) - Competition-Level Code Generation with AlphaCode [74.87216298566942]
より深い推論を必要とする問題に対する新しいソリューションを作成することができるコード生成システムであるAlphaCodeを紹介する。
Codeforcesプラットフォームにおける最近のプログラミングコンペティションのシミュレーション評価において、AlphaCodeは平均54.3%のランキングを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T23:16:31Z) - Human-Centered AI for Data Science: A Systematic Approach [48.71756559152512]
HCAI(Human-Centered AI)は、さまざまなヒューマンタスクをサポートするAI技術の設計と実装を目的とした研究活動である。
データサイエンス(DS)に関する一連の研究プロジェクトを使ってHCAIにどのようにアプローチするかをケーススタディとして紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-03T21:47:13Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - 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。