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🤖 AI

When LLM meets Fuzzy-TOPSIS for Personnel Selection through Automated Profile Analysis

यह अध्ययन एक स्वचालित कार्मिक चयन प्रणाली का प्रस्ताव करता है जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रोफाइल के विश्लेषण के लिए फाइन-ट्यून्ड डिस्टिलरोबर्टा (DistilRoBERTa) को एक फजी टॉप्सिस (Fuzzy TOPSIS) ढांचे के साथ एकीकृत करती है ताकि उम्मीदवारों को वस्तुनिष्ठ रूप से रैंक किया जा सके, जिससे विशेषज्ञ मूल्यांकनों के साथ संरेखण में 91% तक सटीकता प्राप्त होती है और पारंपरिक भर्ती प्रक्रियाओं में निहित व्यक्तिपरकता का समाधान होता है।

Shahria Hoque, Ahmed Akib Jawad Karim, Md. Golam Rabiul Alam, Nirjhar Gope2026-02-02
💻 computer science

Understanding on the Edge: LLM-generated Boundary Test Explanations

यह खोजपूर्ण अध्ययन सॉफ्टवेयर पेशेवरों के साथ एक सर्वेक्षण और साक्षात्कारों के माध्यम से LLM-जनित बाउंड्री वैल्यू एनालिसिस स्पष्टीकरणों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है, जो डिबगिंग और दस्तावेज़ीकरण के लिए ऐसे उपकरणों की स्पष्टता, विश्वसनीयता और व्यावहारिक उपयोगिता को बढ़ाने हेतु प्रमुख डिज़ाइन मानदंडों की पहचान करते हुए सामान्य रूप से सकारात्मक प्रतिक्रिया को प्रकट करता है।

Sabinakhon Akbarova, Felix Dobslaw, Robert Feldt2026-02-02
🤖 AI

Just-in-Time Catching Test Generation at Meta

यह शोध पत्र मेटा में एक स्केलेबल, जस्ट-इन-टाइम कैचिंग टेस्ट जनरेशन सिस्टम प्रस्तुत करता है जो कोड-परिवर्तन-जागरूक विधियों और एआई-आकलन फिल्टरिंग का उपयोग करता है ताकि बड़े पैमाने के बैकएंड सिस्टम में गंभीर बग्स को प्रोडक्शन तक पहुँचने से सफलतापूर्वक पहचानने और रोकने के साथ-साथ फॉल्स पॉजिटिव्स को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Matthew Becker, Yifei Chen, Nicholas Cochran, Pouyan Ghasemi, Abhishek Gulati, Mark Harman, Zachary Haluza, Mehrdad Hona (…)2026-02-02
💻 computer science

AnoMod: A Dataset for Anomaly Detection and Root Cause Analysis in Microservice Systems

यह शोध पत्र AnoMod को प्रस्तुत करता है, जो माइक्रोसर्विस सिस्टम के लिए एक व्यापक मल्टीमॉडल डेटासेट है, जो विविध विसंगति श्रेणियों और पांच विशिष्ट मॉनिटरिंग मोडैलिटीज को प्रदान करके मौजूदा कमियों को दूर करता है ताकि क्रॉस-मोडल विसंगति पहचान और सूक्ष्म-स्तरीय मूल कारण विश्लेषण (root cause analysis) में उन्नत अनुसंधान को सक्षम बनाया जा सके।

Ke Ping, Hamza Bin Mazhar, Yuqing Wang, Ying Song, Mika V. Mäntylä2026-02-02
💻 computer science

A Serverless Edge-Native Data Processing Architecture for Autonomous Driving Training

यह शोध पत्र लैम्ब्डा (Lambda) प्रस्तुत करता है, जो एक एज-नेटिव, सर्वरलेस-प्रेरित फ्रेमवर्क है जो संसाधन-सीमित स्वायत्त वाहनों पर मॉड्यूलर, इवेंट-ड्रिवन डेटा फ़िल्टरिंग को सक्षम बनाता है ताकि मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए सुरक्षा-महत्वपूर्ण परिदृश्यों को कुशलतापूर्वक कैप्चर किया जा सके, जो नेटिव ROS 2 डिप्लॉयमेंट्स की तुलना में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और कम विलंबता प्रदर्शित करता है।

Fabian Bally, Michael Schötz, Thomas Limbrunner2026-02-02
💻 computer science

SolAgent: A Specialized Multi-Agent Framework for Solidity Code Generation

SolAgent एक विशिष्ट मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो Forge कंपाइलर और Slither स्टैटिक एनालाइज़र को संयोजित करने वाले एक ड्यूल-लूप रिफाइनमेंट मैकेनिज्म का लाभ उठाता है, जो सुरक्षित, कार्यात्मक सॉलिडिटी स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स उत्पन्न करने में मौजूदा LLMs और AI टूल्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि उच्च गुणवत्ता वाले ट्रेजेक्टरीज को छोटे ओपन-सोर्स मॉडल्स में डिस्टिल करने में भी सक्षम बनाता है।

Wei Chen, Zhiyuan Peng, Xin Yin, Chao Ni, Chenhao Ying, Bang Xie, Yuan Luo2026-02-02
💻 computer science

Uncovering Hidden Inclusions of Vulnerable Dependencies in Real-World Java Projects

यह शोधपत्र Unshade को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड जावा डिपेंडेंसी स्कैनिंग टूल है जो संशोधित और छिपी हुई असुरक्षित डिपेंडेंसीज़ का पता लगाने के लिए मेटाडेटा विश्लेषण को बाइटकोड फिंगरप्रिंटिंग के साथ जोड़ता है, जिससे यह पता चलता है कि लगभग 50% लोकप्रिय ओपन-सोर्स जावा प्रोजेक्ट्स में ऐसे जोखिम मौजूद हैं जिन्हें पारंपरिक स्कैनर मिस कर देते हैं।

Stefan Schott, Serena Elisa Ponta, Wolfram Fischer, Jonas Klauke, Eric Bodden2026-02-02
🤖 AI

On the Impact of Code Comments for Automated Bug-Fixing: An Empirical Study

यह अनुभवजन्य अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के दौरान कोड टिप्पणियों (comments) को बनाए रखना लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की स्वचालित बग-फिक्सिंग सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जो टिप्पणियों को हटाने की सामान्य प्रथा को चुनौती देता है और मॉडल के प्रदर्शन में सहायता करने में कार्यान्वयन विवरणों के मूल्य को उजागर करता है।

Antonio Vitale, Emanuela Guglielmi, Simone Scalabrino, Rocco Oliveto2026-02-02
💻 computer science

Evaluating the Effectiveness of OpenAI's Parental Control System

यह अध्ययन नाबालिगों के लिए OpenAI की पैरेंटल कंट्रोल प्रणाली का मूल्यांकन करता है और पाता है कि जबकि वर्तमान बैकएंड लीगेसी मॉडल्स की तुलना में कंटेंट लीक होने की संभावना को कम करता है, यह कई महत्वपूर्ण जोखिम श्रेणियों के लिए अलर्ट उत्पन्न करने में विफल रहता है और रिपोर्ट न किए गए निर्दोष प्रश्नों के ओवरब्लॉकिंग पर निर्भर करता है, जो ऑन-स्क्रीन सुरक्षा उपायों और पैरेंट-फेसिंग टेलीमेट्री के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है।

Kerem Ersoz, Saleh Afroogh, David Atkinson, Junfeng Jiao2026-02-02
💻 computer science

Automated Testing of Prevalent 3D User Interactions in Virtual Reality Applications

यह शोध पत्र इंटरैक्शन फ्लो ग्राफ एब्स्ट्रैक्शन, XRBench3D बेंचमार्क और XRintTest दृष्टिकोण को पेश करके वर्चुअल रियलिटी में स्वचालित परीक्षण की चुनौती को संबोधित करता है, जो सामूहिक रूप से प्रचलित 3D इंटरैक्शन का 93% कवरेज प्राप्त करते हैं और रनटाइम एवं कॉन्फ़िगरेशन दोषों का पता लगाने में रैंडम एक्सप्लोरेशन (यादृच्छिक अन्वेषण) से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Ruizhen Gu, José Miguel Rojas, Donghwan Shin2026-02-02