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यह नियंत्रित प्रयोग यह प्रदर्शित करता है कि LGBTQ विविधता वाले सॉफ्टवेयर दल, गैर-विविध टीमों की तुलना में, निष्पक्षता-जागरूक आवश्यकताओं के अधिक सुसंगत और नैतिक रूप से आधारित प्राथमिकता निर्धारण को प्रदर्शित करते हैं, जो प्रारंभिक चरण के सॉफ्टवेयर विकास में विविध दृष्टिकोणों के मूल्य को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक औद्योगिक केस स्टडी प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ AI-सहायता प्राप्त API डिज़ाइन, उपयोगिता और दक्षता में मानव लेखकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, वहीं यह एक "परफेक्शन पैराडॉक्स" (पूर्णता का विरोधाभास) भी उत्पन्न करता है जहाँ अत्यधिक सुसंगत आउटपुट को परेशान करने वाली हद तक कृत्रिम माना जाता है, जिससे मानव डिज़ाइनर की भूमिका विनिर्देश प्रारूपणकर्ता (specification drafter) से बदलकर पैटर्न क्यूरेटर (pattern curator) में परिवर्तित होना आवश्यक हो जाता है।
यह शोध पत्र cuFuzz प्रस्तुत करता है, जो पहला व्यावहारिक CUDA-उन्मुख फज़र (fuzzer) है जो होल-प्रोग्राम फज़िंग, NVBit के माध्यम से डिवाइस-साइड कवरेज इंस्ट्रुमेंटेशन और डिकपल्ड सैनिटाइजेशन के माध्यम से फॉल्स पॉजिटिव और टूल असंगतता जैसी प्रमुख बाधाओं को दूर करता है, और 14 CUDA प्रोग्रामों में 43 पहले से अज्ञात बग्स की सफलतापूर्वक खोज करता है।
यह मिश्रित-पद्धति वाला अध्ययन डोमेन विशेषज्ञों के साथ एक LLM-संचालित BPMN कोपायलट का मूल्यांकन करता है, जो स्वीकार्य उपयोगिता और विश्वसनीयता संबंधी चिंताओं के कारण कम विश्वास के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है, जिससे प्रक्रिया मॉडलिंग एजेंटों के लिए स्वचालित बेंचमार्क के साथ-साथ मानव-केंद्रित मूल्यांकन की आवश्यकता रेखांकित होती है।
यह शोध पत्र एजाइल रिक्वायरमेंट्स इंजीनियरिंग के लिए एक शिक्षण दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो जेनरेटिव एआई-संचालित स्टेकहोल्डर सिमुलेशन का उपयोग करता है ताकि छात्रों को एआई उपकरणों की तकनीकी और नैतिक सीमाओं का आलोचनात्मक मूल्यांकन करते हुए इलिसिटेशन (elicitation) तकनीकों का अभ्यास करने में मदद मिल सके।
यह शोधपत्र एक आवश्यकता-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो IoT, IoV और स्वास्थ्य सेवा जैसे डोमेन के भीतर बदलते प्रासंगिक कारकों और सुरक्षा जोखिमों के जवाब में इष्टतम प्रमाणीकरण विधियों को गतिशील रूप से चुनने के लिए प्रासंगिक लक्ष्य मॉडल (contextual goal models), विस्तारित फीचर मॉडल (extended feature models) और एक Z3-एनकोडेड फजी कॉज़ल नेटवर्क (Fuzzy Causal network) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र कानूनी आवश्यकताओं की ट्रैसेबिलिटी (traceability) के लिए स्वचालित समाधानों का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक विशेष प्रॉम्प्ट-इंजीनियर्ड एलएलएम (RICE_LRT) और एक सिमेंटिक समानता क्लासिफायर (Kashif), तकनीकी आवश्यकताओं और जीडीपीआर (GDPR) जैसे कानूनी नियमों के बीच ट्रेस लिंक की पहचान करने में मौजूदा बेसलाइन विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
Once4All एक नवीन LLM-सहायता प्राप्त फ़ज़िंग फ्रेमवर्क है जो स्वचालित रूप से निकाले गए ग्रामर से पुन: प्रयोज्य टर्म जनरेटरों को संश्लेषित करके कुशलतापूर्वक सिंटैक्टिक रूप से वैध और सिमेंटिक रूप से विविध SMT फॉर्मूला उत्पन्न करता है, जिसने कंप्यूटेशनल ओवरहेड को कम करते हुए Z3 और cvc5 जैसे अग्रणी सॉल्वर में 43 पुष्ट बग्स की सफलतापूर्वक पहचान की है।
यह अध्ययन अकादमिक अनुसंधान, उद्योग की प्राथमिकताओं और गैर-कार्यात्मक कोड गुणवत्ता के संबंध में बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के वास्तविक व्यवहार के बीच एक महत्वपूर्ण मिसअलाइनमेंट (विषमता) को प्रकट करता है, जो तकनीकी ऋण (technical debt) के संचय को रोकने के लिए एलएलएम जनरेशन पाइपलाइनों में मजबूत गुणवत्ता आश्वासन तंत्र को एकीकृत करने की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र VarParser को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन लॉग पार्सिंग फ्रेमवर्क है जो विशेष सैंपलिंग, कैशिंग और इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग तकनीकों के माध्यम से वेरिएबल जानकारी का लाभ उठाकर एक कॉन्स्टेंट-केंद्रित से वेरिएबल-केंद्रित रणनीति की ओर स्थानांतरित होता है, ताकि मौजूदा LLM-आधारित विधियों की तुलना में पार्सिंग सटीकता, दक्षता और लागत-प्रभावशीलता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।