2595 पेपर
यह अध्ययन इक्लिप्स IIoT सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम की जांच करता है और प्रकट करता है कि पारंपरिक OSS की तुलना में इसमें कोड क्लोन काफी अधिक प्रचलित हैं (जो 16.3% कोड लाइनों को प्रभावित करते हैं), जो क्रॉस-प्रोजेक्ट वितरण और सह-संशोधन (co-modification) में अद्वितीय पैटर्न प्रदर्शित करते हैं जो सॉफ्टवेयर रखरखाव के लिए उल्लेखनीय चुनौतियां पेश करते हैं।
यह शोधपत्र ComBench प्रस्तुत करता है, जो C/C++ संकलन त्रुटि सुधार (compilation error repair) के लिए पहला रिपॉजिटरी-स्तरीय वास्तविक-विश्व बेंचमार्क है, जो GitHub CI विफलताओं को खोजने और सत्यापित करने के लिए एक नवीन स्वचालित ढांचे का लाभ उठाता है, जो वर्तमान LLM-आधारित सुधार तकनीकों की सिंटैक्टिक (syntactic) और सिमेंटिक (semantic) शुद्धता के बीच महत्वपूर्ण अंतराल को प्रकट करता है।
AstraAI एक हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग के लिए कमांड-लाइन फ्रेमवर्क है जो AMReX जैसे जटिल वैज्ञानिक कोडबेस के लिए कॉन्टेक्स्ट-अवेयर और स्ट्रक्चरली कंसिस्टेंट कोड मॉडिफिकेशन जेनरेट करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और एब्स्ट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री एनालिसिस के साथ एकीकृत करता है।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ AI एजेंट कोड निर्माण कार्यों में मनुष्यों की तुलना में कम ब्रेकिंग परिवर्तन (breaking changes) उत्पन्न करते हैं, वहीं वे रखरखाव और रिफैक्टरिंग के दौरान अनुकूलता-तोड़ने वाली त्रुटियों को पेश करने का काफी अधिक जोखिम पैदा करते हैं, जो एक महत्वपूर्ण "कॉन्फिडेंस ट्रैप" (confidence trap) को उजागर करता है जिसके लिए एजेंट की रिपोर्ट की गई निश्चितता के बावजूद सख्त समीक्षा की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र एक बेंचमार्क-संचालित अनुभवजन्य विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने पर एनोटेटेड डेटासेट और आठ उपकरणों के गहन संरचनात्मक मूल्यांकन को पेश करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि पहचान प्रदर्शन अलग-थलग एपीआई कॉल्स के बजाय व्यवहारिक श्रृंखलाओं (behavioral chains) की पहचान करने पर निर्भर करता है, और पूरक उपकरणों को संयोजित करने से 96% से अधिक सटीकता प्राप्त की जा सकती है जबकि यह पारिस्थितिकी तंत्र में अनिवार्य प्रकाशन-पूर्व स्कैनिंग की कमी को भी उजागर करता है।
यह शोध पत्र मौजूदा परिभाषाओं की समीक्षा करके, प्रमुख पहलुओं और चुनौतियों का विश्लेषण करके, और एक व्यापक परिभाषा के साथ-साथ सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रियाओं में सामाजिक स्थिरता को मापने और एकीकृत करने के लिए एक अनुसंधान रोडमैप प्रस्तावित करके, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में सामाजिक स्थिरता के स्पष्ट आधारों की कमी को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र RT4CHART प्रस्तुत करता है, जो एक रेट्रोमॉर्फिक परीक्षण ढांचा है जो रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम में अत्याधुनिक सूक्ष्म-स्तरीय मतिभ्रम (hallucination) का पता लगाने के लिए पदानुक्रमित, दावा-स्तर के सत्यापन का उपयोग करता है और यह प्रकट करता है कि मौजूदा बेंचमार्क मतिभ्रम की व्यापकता को काफी कम करके आंकते हैं।
यह शोध पत्र निष्पक्षता पर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और मानव विज्ञान के दृष्टिकोणों की तुलना करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ पूर्व औपचारिक सांख्यिकीय मेट्रिक्स पर निर्भर करता है, वहीं उत्तर संरचनात्मक असमानताओं की एक अधिक सूक्ष्म, ऐतिहासिक रूप से स्थित समझ प्रस्तुत करता है जो नैतिक तकनीकी विकास को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती है।
यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को एकीकृत करने वाले दो गेम प्रोजेक्ट्स के एक सहयोगात्मक ऑटोएथ्नोग्राफिक अध्ययन को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि ऐसा एकीकरण गेमप्ले की परिवर्तनशीलता और वैयक्तिकरण को बढ़ाता है, यह साथ ही साथ शुद्धता, कठिनाई अंशांकन और संरचनात्मक सुसंगतता के संबंध में महत्वपूर्ण चुनौतियाँ भी पेश करता है।
यह शोध पत्र प्रोवेनेंस-गाइडेड सुपरसेट डीकंपाइलेशन (PGSD) को प्रस्तुत करता है, जो मैनिफ़ोल्ड टूल में कार्यान्वित एक मॉड्यूलर और डिक्लेरेटिव फ्रेमवर्क है, जो समानांतर कैंडिडेट ट्रैकिंग के माध्यम से इंटरप्रिटेशन विकल्पों को विलंबित करके डीकंपाइलेशन की गुणवत्ता और लचीलेपन में सुधार करता है, जिससे अग्रणी टूल्स के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है और कंपाइलर त्रुटियों में कमी आती है।