Key points are not available for this paper at this time.
A programação automática tem ganhado popularidade crescente devido ao surgimento de ferramentas como o GitHub Copilot, que se baseiam em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Ao mesmo tempo, o código gerado automaticamente enfrenta desafios durante a implantação devido a preocupações relacionadas à qualidade e confiança. Neste artigo, estudamos a codificação automatizada em um sentido geral e analisamos as preocupações relacionadas à qualidade do código, segurança e questões relacionadas à responsabilidade do programador. Estes são pontos-chave para as organizações ao decidirem sobre o uso de código gerado automaticamente. Discutimos como avanços na engenharia de software, como reparo e análise de programas, podem viabilizar a programação automática. Concluímos com uma visão prospectiva, focando no ambiente de programação do futuro próximo, onde os programadores podem precisar assumir papéis diferentes para utilizar plenamente o poder da programação automática. O reparo automatizado de programas gerados automaticamente por LLMs pode ajudar a produzir código com maior garantia a partir dos LLMs, junto com evidências dessa garantia.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Michael R. Lyu
Baishakhi Ray
Abhik Roychoudhury
ACM Transactions on Software Engineering and Methodology
Columbia University
The University of Melbourne
National University of Singapore
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Lyu et al. (Sat,) estudaram esta questão.
www.synapsesocial.com/papers/6a030491bc3ffe278e653f9e — DOI: https://doi.org/10.1145/3708519
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: