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यह शोध पत्र एक एकीकृत इंस्टेंस स्पेस विश्लेषण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि स्थिर सड़क विशेषताओं और गतिशील वाहन व्यवहारों को संयोजित करना सुरक्षा-महत्वपूर्ण परीक्षण परिणामों के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण सुधार करता है और लागत प्रभावी स्वायत्त वाहन परीक्षण में दोषों का पता लगाने की क्षमता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक स्वायत्त एआई पारिस्थितिकी तंत्र (autonomous AI ecosystem) छह विविध सुरक्षा डोमेन में स्वतंत्र रूप से Z3-आधारित SMT औपचारिक सत्यापन (formal verification) पर अभिसरित हुआ, जिससे एक एकीकृत ढांचा प्राप्त हुआ जिसने परीक्षण मामलों पर पूर्ण सटीकता हासिल की और उन महत्वपूर्ण बगों को उजागर किया जिन्हें अनुभवजन्य परीक्षण (empirical testing) द्वारा छोड़ दिया गया था।
यह शोध पत्र सोर्स कोड से सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर व्यूज़ को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए LLMs और एजेंटिक दृष्टिकोणों की क्षमता का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि वे सिंटैक्टिक रूप से वैध आउटपुट उत्पन्न करते हैं, वे आर्किटेक्चरल एब्स्ट्रैक्शन और ग्रैनुलैरिटी (सूक्ष्मता) के साथ संघर्ष करते हैं, जो यह संकेत देता है कि उनकी वर्तमान भूमिका मानवीय निरीक्षण की आवश्यकता वाले सहायक उपकरणों के रूप में सबसे उपयुक्त है।
यह शोध पत्र iPBT को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन टूल है जो मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाकर प्राकृतिक भाषा के विवरणों को मोबाइल ऐप टेस्टिंग के लिए निष्पादन योग्य गुणों (executable properties) में स्वचालित रूप से अनुवादित करता है, जिससे समृद्ध विजेट संदर्भ और इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग के माध्यम से 95.2% सटीकता प्राप्त होती है और मैन्युअल प्रयास में 56% की कमी आती है।
यह शोध एक रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल, नेचुरल इवेंट प्रोफाइलिंग और सुपरवाइज्ड लर्निंग के माध्यम से कोड जटिलता और बग की प्रवृत्ति पर स्टैटिक एनालिसिस अलर्ट हटाने के प्रभाव का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जटिलता-कम करने वाले हस्तक्षेप पायथन फाइलों के एक बड़े हिस्से में भविष्य के बग्स की संभावना को काफी कम कर सकते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुसंधान को नए सहयोगात्मक मॉडलों, बड़ी टीमों और सुधारे गए वित्तपोषण एवं मूल्यांकन अभ्यासों को अपनाकर बड़े पैमाने के, प्रोप्राइटरी औद्योगिक प्रणालियों के अध्ययन की संरचनात्मक चुनौतियों को संबोधित करने के लिए क्रमिक पद्धतिगत सुधारों से आगे बढ़ना चाहिए।
यह शोध पत्र DomAgent को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त कोडिंग एजेंट है जो डोमेन-विशिष्ट कोड जनरेशन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए नॉलेज-ग्राफ रीजनिंग और केस-बेस्ड रीजनिंग को संयोजित करने वाले एक नवीन रिट्रीवल मॉड्यूल का लाभ उठाता है, जिससे छोटे ओपन-सोर्स मॉडल विशिष्ट कार्यों में बड़े प्रोप्रायटरी LLMs को टक्कर देने में सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र एक ग्राफ-आधारित, LLM-संचालित वर्कफ़्लो अनुकूलन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो बहुविषयक ऑटोमोटिव सॉफ़्टवेयर विकास में डोमेन विशेषज्ञों और डेवलपर्स के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे एक प्रोडक्शन वोल्वो (Volvo) सिस्टम में 93.7% F1 स्कोर प्राप्त हुआ और प्रति-API विकास समय 5 घंटे से घटकर 7 मिनट से भी कम हो गया।
यह शोध पत्र MIST को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो फीचर-गाइडेड एरर-ड्रिवन सिंथेसिस और मोंटे कार्लो ट्री सर्च-आधारित म्यूटेशन को जोड़ता है ताकि सिंटैक्टिक रूप से वैध और सिमेंटिक रूप से विविध SQL टेस्ट केस उत्पन्न करने में हल्के वजन वाले लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की सीमाओं को दूर किया जा सके, जिससे विभिन्न डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम्स में कोड कवरेज में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह अध्ययन आरएमआईटी (RMIT) विश्वविद्यालय में एक दशक के एक वर्ष लंबे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग इंटर्नशिप का विश्लेषण करता है, जो इंटर्नशिप अनुभव को बेहतर बनाने के लिए शिक्षकों और कंपनियों को सिफारिशें प्रस्तावित करने हेतु 91 रिपोर्टों के गुणात्मक विश्लेषण के माध्यम से छात्रों की चुनौतियों और लाभकारी पाठ्यक्रम की पहचान करता है।