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यह शोध पत्र कोड जनरेशन के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का एक व्यापक बहुभाषी मूल्यांकन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि विभिन्न भाषाओं में विभिन्न प्रॉम्प्ट परिवर्तनों के तहत प्रदर्शन लगातार घटता है, बड़े मॉडल आकार कोई विश्वसनीय मजबूती लाभ प्रदान नहीं करते हैं और LLM-आधारित डॉकस्ट्रिंग रिपेयर केवल मामूली या यहाँ तक कि नकारात्मक लाभ प्रदान करता है।
यह शोधपत्र पैचट्रैक (PatchTrack) को प्रस्तुत करता है, जो 338 पुल रिक्वेस्ट (pull requests) का विश्लेषण करने वाला एक स्वचालित उपकरण है, जिससे यह पता चलता है कि हालांकि चैटजीपीटी-जनित कोड का पूर्ण रूप से अपनाना दुर्लभ है (मध्यिका 25% एकीकरण), डेवलपर्स अक्सर एआई सुझावों को वैचारिक शुरुआती बिंदुओं के रूप में अनुकूलित, परिष्कृत और लाभ उठाते हैं, जो यह दर्शाता है कि जनरेटिव एआई का प्रभाव केवल कोड जनरेशन तक ही सीमित नहीं है बल्कि सहयोगात्मक समीक्षा और निर्णय लेने के वर्कफ़्लो को आकार देने तक भी विस्तृत है।
यह शोध पत्र SmartIntentV2 को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्याधुनिक मॉडल है जो एक डोमेन-अनुकूलित रूप से प्री-ट्रेंड BERT-आधारित प्रोग्रामिंग लैंग्वेज मॉडल को BiLSTM क्लासिफिकेशन नेटवर्क के साथ एकीकृत करके स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स में दुर्भावनापूर्ण डेवलपर इरादों का पता लगाने में अपने पूर्ववर्ती और GPT-4.1 से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
OpenCoderRank एक हल्का, स्व-होस्टेड और मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) प्लेटफॉर्म है जिसे व्यक्तिगत, समय-बद्ध तकनीकी मूल्यांकन के निर्माण, परिनियोजन और स्वचालित ग्रेडिंग को सुगम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे समस्या सेटर्स के लिए जनरेटिव एआई के लाभों और संसाधन-सीमित वातावरण में हल करने वालों के लिए मूल्यांकन अखंडता बनाए रखने की आवश्यकता के बीच संतुलन बनाया जा सके।
यह शोध पत्र गूगल में "स्मार्ट पेस्ट" के विकास, एकीकरण और सफल परिनियोजन का विवरण देता है, जो एक IDE फीचर है जो पोस्ट-पेस्ट कोड संपादन को स्वचालित रूप से सुझाने और लागू करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है, जिससे 45% स्वीकृति दर प्राप्त हुई और कंपनी के कुल कोड वॉल्यूम में 1% से अधिक का योगदान मिला।
यह शोध पत्र SPACE फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए डेवलपर उत्पादकता पर जनरेटिव एआई (Generative AI) के प्रभाव की जांच करता है और पाता है कि हालांकि GenAI कार्यों को पूरा करने और आउटपुट की मात्रा को तेज करता है, लेकिन ये लाभ अक्सर बढ़ते कोड समीक्षा बोझ, निरंतर संज्ञानात्मक भार (cognitive load) और अपरिवर्तित सहयोग पैटर्न द्वारा संतुलित हो जाते हैं, जो यह सुझाव देते हैं कि वर्तमान उत्पादकता सुधार संभावित रूप से भ्रामक सतही त्वरण हो सकते हैं जिनके साथ छिपी हुई लागतें जुड़ी हुई हैं।
यह सर्वेक्षण ROS 2 की वास्तविक समय (real-time) क्षमताओं को बढ़ाने के अनुसंधान प्रयासों का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें इसके आंतरिक शेड्यूलिंग तंत्र, टाइमिंग विश्लेषण, समुदाय-संचालित रनटाइम सुधार और संचार अनुकूलन तकनीकों को शामिल किया गया है, साथ ही शोधकर्ताओं और अभ्यासकर्ताओं के लिए इस क्षेत्र को व्यवस्थित करने हेतु वर्गीकरण (taxonomies) प्रस्तुत किए गए हैं।
UniCon एक हल्का, मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जो विविध विषम रोबोट प्लेटफॉर्म्स पर न्यूनतम पुन: इंजीनियरिंग के साथ लर्निंग-आधारित कंट्रोलर्स की कुशल, प्लग-एंड-प्ले तैनाती को सक्षम करने के लिए रोबोट नियंत्रण इंटरफेस को मानकीकृत करता है और डेटा प्रवाह को अनुकूलित करता है।
24,000 से अधिक मर्ज किए गए गिटहब (GitHub) पुल रिक्वेस्ट के इस बड़े पैमाने के अध्ययन से पता चलता है कि एआई (AI) कोडिंग एजेंट, कमिट फ्रीक्वेंसी और फ़ाइल संशोधन पैटर्न में मानव योगदानकर्ताओं से काफी भिन्न होते हैं, जबकि वे अपने पुल रिक्वेस्ट विवरण और वास्तविक कोड परिवर्तनों के बीच थोड़ा उच्च स्तर की निरंतरता प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र अनुपालन-जागरूक (compliance-aware) फेडरेटेड डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो जटिल कानूनी और संगठनात्मक आवश्यकताओं को मशीन-सक्षम नीतियों में अनुवादित करने के लिए 'पॉलिसी-एज़-कोड', वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन और एलएलएम (LLM) सहायता को एकीकृत करता है, जिससे सहयोगात्मक संवेदनशील डेटा विश्लेषण के वास्तविक दुनिया में अपनाने की बाधाओं को दूर किया जा सके।