الأبحاث ضمن الموضوع : تقنيات اختبار البرمجيات وتصحيح الأخطاء
-
U-Turn: تعزيز تحليل الخطأ من خلال عكس الاتجاه
2026 | المؤلف: Flavio Ascari وآخرون | المجلة: Proceedings of the ACM on Programming Languages | المجال: البرمجيات (Software)في هذا القسم، يناقش المؤلفون دمج منطق عدم الصحة لـ O’Hearn (IL) مع منطق عدم الصحة الكافي (SIL) لتعزيز تحليل البرامج الثابتة لاكتشاف الأخطاء. يهدف هذا النهج المدمج إلى تحسين دقة وفعالية تحديد حالات الأخطاء القابلة للوصول وأسبابها المحتملة. يقترح المؤلفون نظام إثبات جديد يسمى U-Turn، والذي يسمح بإعادة استخدام الخيارات الاستدلالية من IL لتوجيه…
-
توليد تصاميم فيريلوج من الأسفل إلى الأعلى لاختبار أدوات EDA
2026 | المؤلف: João Vieira وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems | المجال: البرمجيات (Software)تتناول الورقة تطوير ChiGen، أداة مصممة لتوليد تصميمات Verilog واقعية لمعالجة قيود مجموعات المعايير الحالية في لغات وصف الأجهزة (HDLs). يستخدم ChiGen منهجية “من الأسفل إلى الأعلى” في الفحص، والتي تبني مواصفات Verilog من خلال إنشاء هيكل نحوي واستنتاج الأسماء والأنواع من خلال القواعد النحوية الاحتمالية، واستنتاج النوع Hindley-Milner، وتحليل تدفق البيانات لحقن الشيفرة. تم…
-
الضبط الدقيق وهندسة الطلب لأتمتة مراجعة الشيفرات المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة
2024 | المؤلف: Chanathip Pornprasit وآخرون | المجلة: Information and Software Technology | المجال: البرمجيات (Software)تبحث الدراسة في فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتحديداً GPT-3.5 وMagicoder، في أتمتة عمليات مراجعة الشيفرة من خلال منهجيتين رئيسيتين: التخصيص والتوجيه. يتضمن التخصيص تدريب النموذج على مجموعة بيانات محددة، بينما يوفر التوجيه تعليمات واضحة لتوجيه مخرجات النموذج دون الحاجة إلى مجموعة بيانات مخصصة. تقيم الدراسة 12 نوعاً من نماذج LLMs، مستخدمة تقنيات مثل التعلم…
