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यह शोध पत्र हार्डवेयर-इन-द-लूप एम्बेडेड विकास की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एक कौशल-आधारित एजेंटिक फ्रेमवर्क और IoT-SkillsBench बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि संक्षिप्त, मानव-विशेषज्ञ कौशलों को शामिल करने से विविध वास्तविक दुनिया के IoT प्लेटफॉर्म्स पर AI एजेंट की सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र GazePrinter को प्रस्तुत करता है, जो विशेषज्ञों के दृष्टि पैटर्न (gaze patterns) को विज़ुअलाइज़ करने वाला एक उपकरण है ताकि नए कोडबेस के माध्यम से नौसिखियों का मार्गदर्शन किया जा सके, और 40 प्रतिभागियों के साथ एक मिश्रित-पद्धति अध्ययन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण नौसिखियों को विशेषज्ञ-समान नेविगेशन पथों का अनुसरण करने में मदद करता है और संभावित रूप से उनके समय और संज्ञानात्मक भार (cognitive load) को कम करता है।
यह शोध पत्र डोमलैंड (Domland) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी कार्यप्रणाली है जो फिटनेस लैंडस्केप विश्लेषण (Fitness Landscape Analysis) को डोमेन ज्ञान के साथ जोड़ती है ताकि सिस्टम-विशिष्ट विशेषताओं, मुख्य विकल्पों और वर्कलोड्स के माध्यम से ट्यूनिंग की कठिनाई को प्रकट करते हुए कॉन्फ़िगरेशन ट्यूनर्स की प्रभावशीलता को व्यवस्थित रूप से समझाया जा सके।
यह शोध पत्र एक केस स्टडी प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि लीन रिसर्च इनसेप्शन (Lean Research Inception) सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के छात्रों और संकाय सदस्यों को ऐसे शोध समस्याएँ तैयार करने में मदद करने के लिए एक प्रभावी दृष्टिकोण है जो उद्योग प्रथाओं के साथ बेहतर ढंग से संरेखित हैं, जैसा कि तर्क, स्पष्टता और समस्या संरचना में महत्वपूर्ण सुधारों से प्रमाणित होता है।
यह शोध पत्र llvm-autofix प्रस्तुत करता है, जो पहला एजेंटिक हार्नेस (agentic harness) है जो विशेष उपकरणों और बेंचमार्क से सुसज्जित है ताकि जटिल LLVM कंपाइलर बग्स को पहचानने और उन्हें ठीक करने में LLM की क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके, जो सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों में देखे गए पर्याप्त प्रदर्शन अंतर को संबोधित करता है।
यह शोधपत्र **TRACE** को प्रस्तुत करता है, जो LLM-अनुवादित कोड की निष्पादन दक्षता (execution efficiency) का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि कार्यात्मक शुद्धता (functional correctness) दक्षता के लिए एक खराब प्रॉक्सी है और वर्तमान मॉडल अक्सर एल्गोरिद्मिक दोषों, भाषा के बेमेल होने और संसाधन कुप्रबंधन के कारण अक्षम कोड उत्पन्न करते हैं।
QLCoder एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो एक्ज़ीक्यूशन फीडबैक, लैंग्वेज सर्वर प्रोटोकॉल इंटीग्रेशन और RAG-आधारित रिट्रीवल से उन्नत एक LLM का लाभ उठाता है, जो CVE मेटाडेटा से वैध CodeQL क्वेरीज़ को स्वचालित रूप से सिंथेसाइज़ करता है, जिससे एक मानक एजेंट के 10% की तुलना में जावा प्रोजेक्ट्स में सुरक्षा कमजोरियों का पता लगाने में 53.4% सफलता दर प्राप्त होती है।
ITKIT एक सुलभ CT इमेज विश्लेषण फ्रेमवर्क है जो SimpleITK और MMEngine पर निर्मित है जो DICOM से 3D सेगमेंटेशन तक एक पूर्ण पाइपलाइन प्रदान करता है, जो सीमित कंप्यूटिंग संसाधनों वाले शुरुआती लोगों और लचीले मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से उन्नत उपयोगकर्ताओं, दोनों की जरूरतों को पूरा करता है, जैसा कि 12 विशिष्ट प्रयोगों द्वारा प्रमाणित किया गया है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड LLM-RNN फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो क्रम-संवेदनशील निर्भरताओं को बेहतर ढंग से कैप्चर करने के लिए अनुक्रमिक RNN आर्किटेक्चर के साथ LLM-जनित प्रासंगिक एम्बेडिंग्स को पुन: संसाधित करके कोड कॉम्प्रिहेन्शन (कोड बोध) को बढ़ाता है, जो डिफेक्ट डिटेक्शन और वास्तविक कोडिंग डेटासेट्स पर स्टैंडअलोन मॉडल्स की तुलना में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र TDAD को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स टूल है जो ग्राफ-आधारित प्रभाव विश्लेषण (graph-based impact analysis) का लाभ उठाकर AI कोडिंग एजेंटों को लक्षित परीक्षण संदर्भ (targeted test context) प्रदान करता है, जो बेसलाइन दृष्टिकोणों और प्रक्रियात्मक TDD निर्देशों दोनों की तुलना में कोड रिग्रेशन को काफी कम करता है और समस्या-समाधान दरों में सुधार करता है।