论文链接: https://conf.researchr.org/details/icse-2023/icse-2023-SEIP/43/TraceArk-Towards-Actionable-Performance-Anomaly-Alerting-for-Online-Service-Systems 对于如微软 Azure 云平台、M365 等拥有成千上百个微服务的大型在线服务,能够及时准确地发出性能异常警告至关重要。针对这个问题,现行的研究方案主...
软件工程顶级会议ICSE2023文章《Large Language Models are Few-shot Testers: Exploring LLM-based General Bug Reproduction》(来自韩国科学技术院大学的Shin Yoo团队)发布了LIBRO技术,是首个面向通用缺陷的自动重现工作。该技术有效利用大模型技术提升了缺陷重现技术的有效性,实现业界突破。实验结果表明,在主流数据集Defec...
随着大模型(Large Language Model, LLM)技术的发展,LLM在许多软件工程任务上表现出良好的效果,比如代码生成、搜索、对话等任务。近期,许多研究工作结合LLM技术和软件分析技术来解决软件工程领域的问题。软件工程顶级会议ICSE2023文章《Large Language Models are Few-shot Testers: Exploring LLM-based General Bug Reproduc...
ICSE 是软件工程领域公认的权威国际学术顶会。自1975年创办以来,ICSE 大会持续为研究人员和相关从业者输送着软件工程领域中最新的理论创新、技术趋势与研究成果。本届 ICSE 大会接受了多篇来自微软亚洲研究院的成果,在云计算高速发展的当下,更需要研究员们不断深耕,发掘研究洞见,为云平台的高质量运行保驾护航。 论文...
软件工程顶级会议ICSE2023文章《Large Language Models are Few-shot Testers: Exploring LLM-based General Bug Reproduction》(来自韩国科学技术院大学的Shin Yoo团队)发布了LIBRO技术,是首个面向通用缺陷的自动重现工作。该技术有效利用大模型技术提升了缺陷重现技术的有效性,实现业界突破。实验结果表明,在主流数据集...
简介:【网安AIGC专题10.25】9 LIBRO方法(ICSE2023顶会自动化测试生成):提示工程+查询LLM+选择、排序、后处理(测试用例函数放入对应测试类中,并解决执行该测试用例所需的依赖) 写在最前面 本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。
2023年5月24日,深圳海云安网络安全技术有限公司首席科学家齐大伟博士获得“国际软件工程会议 (ICSE) 2023 最具影响力论文奖”。本届会议于 2023年5月14日至20日在澳大利亚墨尔本举行。 自1989 年以来,国际软件工程会议 (ICSE) 最具影响力论文奖一直在颁发给自十年前 ICSE 发表以来对行业产生重大影响的论文。除了齐...
The research track of ICSE 2023 is governed by the ICSE 2023 Open Science policies. In summary, the steering principle is that all research results should be accessible to the public and, if possible, empirical studies should be reproducible. In particular, we actively support the adoption of ...
简介:【网安AIGC专题10.25】9 LIBRO方法(ICSE2023顶会自动化测试生成):提示工程+查询LLM+选择、排序、后处理(测试用例函数放入对应测试类中,并解决执行该测试用例所需的依赖) 写在最前面 本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。
简介:【网安AIGC专题10.25】9 LIBRO方法(ICSE2023顶会自动化测试生成):提示工程+查询LLM+选择、排序、后处理(测试用例函数放入对应测试类中,并解决执行该测试用例所需的依赖) 写在最前面 本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。