Tim Menzies

关于由大型语言模型生成和优化的代码的时间效率

人工智能对生产力和代码的影响

从覆盖到原因：面向JavaScript引擎的数据中心模糊测试

从脆性到鲁棒：改进LLM注释以优化SE

最少数据，最大清晰度：一种用于解释优化的启发式方法

结构不稳定性：软件分析中因果图摇摇欲坠的世界

州法院中的AI：与Andrea Miller一同探讨创新与伦理

道德工程师的困境: Jim Herbsleb访谈

道德: 我们走了多远？

SparseCoder: 通过稀疏的注意力和学习的令牌修剪来推进源代码分析

AI过度炒作: 一个危险的威胁 (以及如何解决它)

人工智能软件工程的范围界定: TSE视角

关于Guenther Ruhe的贡献的简短说明

FairBalance: 如何通过数据预处理实现均衡赔率

Powerdown: Federica Sarro关于解决AI驱动的软件系统中的能源消耗的采访

你被困在配置深渊？对Sven Apel教授的采访

位置性的力量-为什么是可访问性？Kevin Moran和Arun Krishnavajjala访谈

从很少的数据中学习: 景观分析对预测软件项目健康的价值

为正确的事情而战: Marc Canellas专访

当少即多: 半监督软件缺陷预测器的协同训练价值