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黑洞资源笔记

  1. Awesome-LLM-SoftwareTesting:关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。

    LLM已成为自然语言处理和人工智能领域的突破性技术。这些模型能够执行各种与编码相关的任务,包括代码生成和代码推荐。因此,在软件测试中使用LLM预计会产生显着的改进。一方面,软件测试涉及诸如单元测试生成之类的任务,这些任务需要代码理解和生成。另一方面,LLM可以生成多样化的测试输入,以确保全面覆盖正在测试的软件。

    此存储库对LLM在软件测试中的运用进行了全面回顾,收集了 102 篇相关论文,并从软件测试和法学硕士的角度进行了全面的分析。
  2. Asterinas:一个安全、快速、通用的操作系统内核。 它提供于Linux相同的ABI,可无缝运行Linux应用, 但比Linux更加内存安全和开发者友好。

    Asterinas在内存安全性方面远胜Linux。 它使用Rust作为唯一的编程语言, 并将unsafe Rust的使用限制在一个明确定义且最小的可信计算基础(TCB)上。 这种新颖的方法, 被称为框内核架构, 使星绽成为一个更安全、更可靠的内核选择。

    而在开发者友好性方面,Asterinas优于Linux。 它赋能内核开发者们使用生产力更高的Rust编程语言;利用一个专为内核开发者设计的工具包(称为OSDK)来简化他们的工作流程;享受MPL所带来的灵活性, 可自由选择开源或闭源他们为Asterinas所开发的内核模块或驱动。
  3. Parler-TTS:开源的轻量级文本到语音(TTS)模型,可以生成高质量、自然流畅的语音,模仿给定的演讲者(性别、音高、说话风格等
  4. Data-Speech:用于标注语音数据集的实用脚本套件,旨在为基于语音的人工智能模型(如文本到语音引擎)开发过程中所需要的音频变换(或注释)提供简洁、干净的代码库