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SecCodePRM एक सुरक्षा-उन्मुख प्रोसेस रिवॉर्ड मॉडल है जो कार्यात्मक शुद्धता से समझौता किए बिना भेद्यता पहचान (vulnerability detection) और सुरक्षित कोड जनरेशन में सुधार करने के लिए कोड ट्रेजेक्टरीज के साथ सूक्ष्म, स्टेप-स्तरीय फीडबैक प्रदान करता है।
यह शोध पत्र प्रॉम्प्ट-आधारित जनरेटिव मॉडल्स से लक्ष्य-निर्देशित एजेंटिक सिस्टम की ओर वास्तुशिल्प विकास का परीक्षण करता है, जो स्केलेबल, मानकीकृत और गवर्नड स्वायत्त एआई की ओर संक्रमण को सुगम बनाने के लिए एक संदर्भ आर्किटेक्चर, एक मल्टी-एजेंट वर्गीकरण और एक एंटरप्राइज हार्डनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है।
यह शोधपत्र GuadalPlanner प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत और विस्तार योग्य आर्किटेक्चर है जो मानकीकृत इंटरफेस के माध्यम से उच्च-स्तरीय निर्णय लेने की प्रक्रिया को वाहन-विशिष्ट नियंत्रण से अलग करके, सूचनात्मक पथ नियोजन एल्गोरिदम को सिमुलेशन से वास्तविक दुनिया में तैनाती के लिए निर्बाध रूप से स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र सॉफ्टवेयर, मॉडल और डेटासेट की बड़े पैमाने पर आपूर्ति श्रृंखलाओं का विश्लेषण करके उभरते हुए "LLMware" पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर जटिल लाइसेंसिंग जोखिमों की जांच करता है, और एक नया LLM-आधारित एजेंट फ्रेमवर्क, LiAgent, प्रस्तावित करता है, जो लाइसेंस असंगतता मुद्दों का पता लगाने में मौजूदा तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
VulReaD एक नॉलेज-ग्राफ-गाइडेड फ्रेमवर्क है जो एक टीचर LLM का उपयोग करके CWE-संगत कंट्रास्टिव सुपरविजन (contrastive supervision) उत्पन्न करता है, जिससे एक स्टूडेंट मॉडल को प्रिफरेंस ऑप्टिमाइजेशन के माध्यम से बेहतर मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन और इंटरप्रिटेबिलिटी प्राप्त करने में मदद मिलती है, जिससे सॉफ्टवेयर वल्नरेबिलिटी डिटेक्शन और रीजनिंग में सुधार होता है।
यह पांच वर्षीय अनुदैर्ध्य औद्योगिक अध्ययन ग्रंडफोस एबी (Grundfos AB) में व्यापक गुणात्मक अनुसंधान और बहुराष्ट्रीय संगठनों के साथ क्रॉस-कंपनी विशेषज्ञ मूल्यांकन के माध्यम से बड़े पैमाने पर एजाइल विकास के लिए छह प्रमुख आवश्यकता इंजीनियरिंग सिद्धांतों को व्युत्पन्न और मान्य करता है।
यह शोध पत्र 2014 से 2023 तक Stackage रिपॉजिटरी के विकास का पहला बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो निर्भरता स्थिरता और मोनैड-आधारित लाइब्रेरीज़ की व्यापकता की जांच करने के लिए 51,000 से अधिक पैकेजों का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र AI इंजीनियरिंग और MLOps ब्लूप्रिंट विकसित करने के लिए एक अनुसंधान योजना प्रस्तावित करता है जो लघु एवं मध्यम उद्यमों (SMEs) को उनके स्वयं के मशीन लर्निंग मॉडल को प्रभावी ढंग से विकसित करने, तैनात करने और संचालित करने में मदद करने के लिए संदर्भ आर्किटेक्चर और स्वचालन दृष्टिकोण प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र SYSSPEC का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो अस्पष्ट प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट्स को एक औपचारिक, बहु-स्तरीय विनिर्देश (specification) से बदलकर जटिल, कार्यात्मक फ़ाइल सिस्टम के निर्माण और विकास को सक्षम बनाता है, जो LLM-आधारित एजेंटों को सही और विकसित करने योग्य कोड उत्पन्न करने के लिए निर्देशित करता है।
यह शोध पत्र AuDoPEDA को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त कोडिंग एजेंट फ्रेमवर्क है जो OpenROAD EDA टूल में स्वतंत्र रूप से कोड सुधार प्रस्तावित करने और उन्हें लागू करने के लिए LLMs का लाभ उठाता है, जिससे वायरलेंथ (wirelength), क्लॉक पीरियड (clock period) और बिजली की खपत (power consumption) में महत्वपूर्ण कमी आती है।