次世代デバッグ環境の構築:LLM支援記述型デバッグ手法に基づく開発環境
本研究は,従来の一対一型の対話的デバッグ環境を根本的に刷新し,大規模言語モデル (LLM) と複数の開発者が協働可能な革新的なデバッグ手法の確立を目的とする.デバッグ時の観測操作や探索行動を記述可能な記述型デバッガと,LLM ベースの原因推定AI を組み合わせた協調型デバッグ環境を新たに構築する.これにより開発者による分析候補の選定や追加…
Kurage 論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
東京科学大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
このシステムを作った会社が、御社の X の運用をお手伝いします。AI-SNS顧問を見る →
Kurage 論文トラッカー › 生成AIと行政DX › PARTACHI Profir・Petru
本研究は,従来の一対一型の対話的デバッグ環境を根本的に刷新し,大規模言語モデル (LLM) と複数の開発者が協働可能な革新的なデバッグ手法の確立を目的とする.デバッグ時の観測操作や探索行動を記述可能な記述型デバッガと,LLM ベースの原因推定AI を組み合わせた協調型デバッグ環境を新たに構築する.これにより開発者による分析候補の選定や追加…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。