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Vivek Yelleti Dr.
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AI代理利用强化学习增强软件测试用例生成和代码覆盖率
研究人员开发了两种使用大型语言模型（LLMs）和强化学习进行自动化测试用例生成的新方法。第一种方法PPO-LLM采用近端策略优化（PPO）来指导LLM的提示选择，旨在最大化代码覆盖率并最小化源代码长度。第二种方法FeedbackLLM使用具有专门反馈代理的多代理系统，根据行和分支执行元数据来优化测试用例，并包含一个冗余预防缓存。这两种方法在为复杂软件系统生成测试用例方面均显示出优于现有工具的性能。
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新的GNN框架通过动态用户相似度增强推荐系统
研究人员开发了一个名为DG-SA-GNN的新框架，通过整合动态用户相似度图来改进推荐系统。该方法解决了传统方法依赖静态数据且无法捕捉用户偏好的演变的问题。该框架使用多种函数构建多个用户相似度图，并利用注意力机制将它们融合，使模型能够适应训练过程中用户嵌入的变化。