Аннотация:

Большие языковые модели находят все более широкое применение в области генерации программного кода. Однако тщательного изучения на предмет безопасности требуют как генерируемые программы, так и сами системы на основе языковых моделей. Одной из популярных техник повышения качества генерации является построение мультиагентной системы, состоящей из нескольких моделей. В статье исследовано качество работы языковых моделей GPT-OSS 20B, GPT-OSS 120B и Qwen3-Coder 480B в одиночном и мультиагентном режимах с использованием двух наборов задач для анализа безопасности кода: SecurityEval и CyberSecEval. Практическим результатом работы является расширяемый и масштабируемый фреймворк SafeAICoder для тестирования больших языковых моделей, поддерживающий распределенный режим работы для генерации многомодульных программ и тестов на сервере, без участия клиентского кода.

Аннотация:

Большие языковые модели находят все более широкое применение в области генерации программного кода. Однако тщательного изучения на предмет безопасности требуют как генерируемые программы, так и сами системы на основе языковых моделей. Одной из популярных техник повышения качества генерации является построение мультиагентной системы, состоящей из нескольких моделей. В статье исследовано качество работы языковых моделей GPT-OSS 20B, GPT-OSS 120B и Qwen3-Coder 480B в одиночном и мультиагентном режимах с использованием двух наборов задач для анализа безопасности кода: SecurityEval и CyberSecEval. Практическим результатом работы является расширяемый и масштабируемый фреймворк SafeAICoder для тестирования больших языковых моделей, поддерживающий распределенный режим работы для генерации многомодульных программ и тестов на сервере, без участия клиентского кода.

Аннотация:

Работа посвящена разработке алгоритма генерации кода пользовательских интерфейсов нативных Android-приложений на основе данных графического редактора. Рассмотрена проблема негативного воздействия на время разработки продукта выполнения шаблонных действий и предложен программный инструмент для решения данной проблемы.

Аннотация:

Для синтаксического анализа естественного языка перспективным направлением является дообучение больших языковых моделей для генерации синтаксической структуры предложения в виде скобочной последовательности формата Grammatical Relation Centered Tree (GRCT). Существующие дообученные модели демонстрируют высокие значения метрик оценки качества синтаксического анализа, однако в некоторых случаях генерируют некорректную скобочную последовательность (например, с несбалансированным числом открывающих и закрывающих скобок). В работе разработан метод, позволяющий уменьшить количество некорректно сгенерированых последовательностей. Для этого создана многоэтапная система ограничений субтокенов, генерируемых на каждом этапе работы большой языковой модели. Реализация этого метода протестирована на 4 моделях (адаптированные и неадаптированные модели размерами 4 и 8 млрд параметров) на датасете деревьев зависимостей SynTagRus. Для всех моделей количество некорректно сгенерированных последовательностей уменьшилось. Дополнительно установлено, что такие ограничения на генерацию влияют на качество собственно синтаксического анализа (может происходить повышение или понижение метрик оценки качества синтаксического анализа). Реализованная система ограничений может быть использована для повышения надежности работы любой большой языковой модели, дообученной для синтаксического анализа в формате скобочной последовательности GRCT. Полученные результаты опубликованы в открытом доступе.

Аннотация: Нор-адреналиновая подсистема играет важную роль в эмоциональной оценке и обратной связи так же, как и в принятии решений. Мы представляем программную систему для автоматической генерации кода на языке PyNEST, основываясь на высокоуровневом описании нейронных подсистем.