Résultats de la recherche - Patanamon

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    Code Ownership: The Principles, Differences, and Their Associations with Software Quality Autoría: Thongtanunam, Patanamon, Tantithamthavorn, Chakkrit

    Publié 2024
    Fuente: arXiv
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    Encoding Version History Context for Better Code Representation Autoría: Nguyen, Huy, Treude, Christoph, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2024
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    Open Source Software Development Tool Installation: Challenges and Strategies For Novice Developers Autoría: Salerno, Larissa, Treude, Christoph, Thongtatunam, Patanamon

    Publié 2024
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    A Systematic Literature Review on Reasons and Approaches for Accurate Effort Estimations in Agile Autoría: Pasuksmit, Jirat, Thongtanunam, Patanamon, Karunasekera, Shanika

    Publié 2024
    Fuente: arXiv
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  5. 5
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    Enhancing Neural Code Representation with Additional Context Autoría: Nguyen, Huy, Treude, Christoph, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2025
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    Too Noisy To Learn: Enhancing Data Quality for Code Review Comment Generation Autoría: Liu, Chunhua, Lin, Hong Yi, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2025
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  7. 7
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    Hallucinations in Code Change to Natural Language Generation: Prevalence and Evaluation of Detection Metrics Autoría: Liu, Chunhua, Lin, Hong Yi, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2025
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  8. 8
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    Should Code Models Learn Pedagogically? A Preliminary Evaluation of Curriculum Learning for Real-World Software Engineering Tasks Autoría: Khant, Kyi Shin, Lin, Hong Yi, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2025
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  9. 9
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    Breaking Changes in Software Ecosystems: A Systematic Literature Review Autoría: Chen, Juntao, Bi, Tingting, Wang, Yanlin, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2026
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  10. 10
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    Toward Effective Secure Code Reviews: An Empirical Study of Security-Related Coding Weaknesses Autoría: Charoenwet, Wachiraphan, Thongtanunam, Patanamon, Pham, Van-Thuan, Treude, Christoph

    Publié 2023
    Fuente: arXiv
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  11. 11
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    Improving Automated Code Reviews: Learning from Experience Autoría: Lin, Hong Yi, Thongtanunam, Patanamon, Treude, Christoph, Charoenwet, Wachiraphan

    Publié 2024
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  12. 12
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    An Empirical Study of Static Analysis Tools for Secure Code Review Autoría: Charoenwet, Wachiraphan, Thongtanunam, Patanamon, Pham, Van-Thuan, Treude, Christoph

    Publié 2024
    Fuente: arXiv
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  13. 13
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    Exploring the Potential of Large Language Models in Fine-Grained Review Comment Classification Autoría: Nguyen, Linh, Liu, Chunhua, Lin, Hong Yi, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2025
    Fuente: arXiv
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  14. 14
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    Enhancing Code Review through Fuzzing and Likely Invariants Autoría: Charoenwet, Wachiraphan, Thongtanunam, Patanamon, Pham, Van-Thuan, Treude, Christoph

    Publié 2025
    Fuente: arXiv
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  15. 15
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    Automatically Recommend Code Updates: Are We There Yet? Autoría: Liu, Yue, Tantithamthavorn, Chakkrit, Liu, Yonghui, Thongtanunam, Patanamon, Li, Li

    Publié 2022
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    From Release to Adoption: Challenges in Reusing Pre-trained AI Models for Downstream Developers Autoría: Banyongrakkul, Peerachai, Zahedi, Mansooreh, Thongtanunam, Patanamon, Treude, Christoph, Gao, Haoyu

    Publié 2025
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  17. 17
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    When AI Models Become Dependencies: Studying the Evolution of Pre-Trained Model Reuse in Downstream Software Systems Autoría: Banyongrakkul, Peerachai, Zahedi, Mansooreh, Treude, Christoph, Gao, Haoyu, Thongtanunam, Patanamon

    Publié 2026
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  18. 18
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    CodeReviewQA: The Code Review Comprehension Assessment for Large Language Models Autoría: Lin, Hong Yi, Liu, Chunhua, Gao, Haoyu, Thongtanunam, Patanamon, Treude, Christoph

    Publié 2025
    Fuente: arXiv
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    Fine-grained Approaches for Confidence Calibration of LLMs in Automated Code Revision Autoría: Lin, Hong Yi, Liu, Chunhua, Gao, Haoyu, Thongtanunam, Patanamon, Treude, Christoph

    Publié 2026
    Fuente: arXiv
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  20. 20
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    AI-Assisted Code Review as a Scaffold for Code Quality and Self-Regulated Learning: An Experience Report Autoría: Oliveira, Eduardo, Fu, Michael, Thongtanunam, Patanamon, López-Pernas, Sonsoles, Saqr, Mohammed

    Publié 2026
    Fuente: arXiv
    Tipo de material: Preprint
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