研究発表会/2025年度 にそのファイルは見つかりません

研究発表会 研究発表会/2024年度

• 開催日：毎週
  
• 内容 : (研究発表×1，)輪講×2
• 発表順：輪講(→研究発表)

• 研究発表のルール
  • 持ち時間20分（発表12分，質疑8分）※輪講は特に時間厳守
  • 特別な事情がない限り原則，全員参加（３年生は任意で参加可）
  • 発表前日17時までに資料をアップすること（質の悪いスライドを全員に共有させない．）
  • ショートペーパーは原則禁止
  • 急な予定が入った場合は，代わりの人を自分で探して下さい
  • 司会者は小ゼミ進行と議事録をとる

• 備考：
  • 卒論・修論の成績に関係するので出席すること

• ICSE輪講
  • ICSE2021
  • ICSE2020
• MSR輪講
  • https://conf.researchr.org/track/msr-2022/msr-2022-technical-papers#event-overview
• FSE輪講
  • FSE2021 Research Papers
  • 2020 Program
    • Proceedings
• ICSME輪講
• ESEM輪講
  • ESEM2021
• ASE輪講
• SANER '23輪講テーマ
  • SANER2023_FULL
• Prompt Engineering Guide
  • https://www.promptingguide.ai/jp

11月18日†

研究発表†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：テストヘルパー関数をコンテキストとして利用したLIBROの性能向上
  • 発表資料（tsujikawa.pdf）

輪講1†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based Agent for Program Repair
  • 発表資料（RepairAgent_6.pdf）
  • 論文資料（RepairAgent_3.pdf）

輪講2†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：How Effective are Large Language Models in Generating Software Specifications?
  • 発表資料（ppt-How-effective-llm-software-sprecificate.pdf）
  • 論文資料（llm4spec-saner25.pdf）

11月11日†

研究発表†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：LLM4Decompileで発生するエラー原因の体系的な調査
  • 発表資料（LLM4Decompile_fukui.pdf）

11月4日 ターン†

輪講1†

• 発表者：
  • 発表タイトル：辻川
  • 発表資料（20251007_tsujikawa.pdf）
  • 論文資料（ File not found: "Fixing Large Language Models¡Ç Specification.pdf" at page "研究発表会/2025年度"[添付]）

10月28日 ターン9†

輪講1†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：How Much Do Code Language Models Remember? An Investigation on Data Extraction Attacks before and after Fine-tuning
  • 発表資料（Kugai_1028.pdf）
  • 論文資料（How Much Do Code Language Model Remenber.pdf）

輪講2†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：Can LLMs Replace Manual Annotation of Software Engineering Artifacts?
  • 発表資料（Sakuma1028_0.pdf）
  • 論文資料（2408.05534）

10月21日 ターン8†

輪講1†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：A Taxonomy of Inefficienciesin LLM-GeneratedPython Code
  • 発表資料（20251021_noguchi.pdf）
  • 論文資料（2503.06327v3.pdf）

輪講2†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：Evaluating the Effectiveness and Efficiency of Demonstration Retrievers in RAG for Coding Tasks
  • 発表資料（ppt-RAG_0.pdf）
  • 論文資料（RAG_0.pdf）

10月14日 ターン7†

輪講1†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：Prompting in the Wild: An Empirical Study of Prompt Evolution in Software Repositories
  • 発表資料（20251014_yamamura.pdf）
  • 論文資料（Prompting_in_the_Wild_An_Empirical_Study_of_Prompt_Evolution_in_Software_Repositories_0.pdf）

輪講2†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：10 Years Later: Revisiting How Developers Search for Code
  • 発表資料（google_1.pdf）
  • 論文資料（10years.pdf）

輪講3†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：EMBEDLLM: LEARNING COMPACT REPRESENTATIONS OF LARGE LANGUAGE MODELS
  • 発表資料（sakuma_1014.pdf）
  • 論文資料（EMBEDLLLM.pdf）

10月7日 ターン6†

輪講1†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：Language Models in Software Development Tasks: An Experimental Analysis of Energy and Accuracy
  • 発表資料（kugai_1007_1.pdf）
  • 論文資料（Language Models in Software Development Tasks- An Experimental Analysis of Energy and Accuracy.pdf）

輪講2†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：Automated Code-centric Software Vulnerability Assessment:How Far Are We? AnEmpirical Study in C/C++
  • 発表資料（20251007_fukui.pdf）
  • 論文資料（2407.17053v4.pdf）

9月30日 ターン5†

輪講1†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：AUCAD: Automated Construction of Alignment Dataset from Log-Related Issues for Enhancing LLM-based Log Generation
  • 発表資料（AUCAD_1.pdf）
  • 論文資料（AUCAD.pdf）

輪講2†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：The Impact of Fine-tuning Large Language Models on Automated Program Repair
  • 発表資料（20250930_noguchi.pdf）
  • 論文資料（2507.19909v1.pdf）

9月25日 ターン4†

研究発表†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：生成AIのリスク低減に向けたAIモデルルーティングの活用（共同研究）
  • 発表資料（20250925_yamamura_0.pdf）

9月17日 ターン3†

研究発表†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：LLMによるプロンプト改善と差分分析（断念予定）
  • 発表資料（0917_kugai.pdf）

輪講1†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：
  • 発表資料（20250917_fukui.pdf）
  • 論文資料（2412.13737v1.pdf）

9月10日 ターン2†

研究発表†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：生成AIを用いた技術的負債の詳細文生成手法の構築
  • 発表資料（20250910_noguchi.pdf）

輪講1†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：Good things come in three: Generating SO Post Titles with Pre-Trained Models, Self Improvement and Post Ranking
  • 発表資料（sakuma0910.pdf）
  • 論文資料（Good things.pdf）

輪講2†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：The Fact Selection Problem in LLM-Based Program Repair
  • 発表資料（20250910_tsujikawa.pdf）
  • 論文資料（2404.05520v3.pdf）

9月3日 ターン1†

輪講†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：Too Noisy To Learn: Enhancing Data Quality forCode Review Comment Generation
  • 発表資料（20250903_yamamura_0.pdf）
  • 論文資料（Too_Noisy_To_Learn_Enhancing_Data_Quality_for_Code_Review_Comment_Generation.pdf）

8月27日 ターン9†

研究発表†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：LLMを用いたユーザビリティテストの信頼度向上
  • 発表資料（0827_sakuma.pdf）

研究発表†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：モデルルーティング
  • 発表資料（yoshida_kenkyuuv3_0.pdf）

輪講2†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：“Get Me In The Groove”: A Mixed Methods Study on Supporting ADHD Professional Programmers
  • 発表資料（get me in th groove_0.pdf）
  • 論文資料（GetMeInTheGroove_0.pdf）

8月20日 ターン8†

研究発表†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：LLMを用いたデコンパイル
  • 発表資料（LLM_Decompile_fukui.pdf）

輪講1†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：Harnessing Large Language Models for Curated Code Reviews
  • 発表資料（20250820_noguchi.pdf）
  • 論文資料（2502.03425v1.pdf）

8月6日 ターン7†

研究発表†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：LLMを用いたバグ再現
  • 発表資料（20250806_tsujikawa.pdf）

輪講1†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：Code Today, Deadline Tomorrow: Procrastination Among Software Developers
  • 発表資料（20250806_yamamura.pdf）
  • 論文資料（Code_Today_Deadline_Tomorrow_Procrastination_Among_Software_Developers.pdf）

輪講2†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：Towards Understanding the Characteristics of Code Generation Errors Made by Large Language Models
  • 発表資料（LLMCodeError.pdf）
  • 論文資料（UnderstandingLLMError.pdf）

7月30日 ターン6.5†

輪講1†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：Enhancing Code Generation via BidirectionalComment-Level Mutual Grounding
  • 発表資料（Enhancing Code Generation via Bidirectional Comment-Level Mutual Grounding.pdf）
  • 論文資料（Enhancing Code Generation via Bidirectional Comment-Level Mutual Grounding_0.pdf）

輪講2†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：Reevaluating the Defect Proneness of Atoms of Confusion in Java
  • 発表資料（20250729_fukui.pdf）
  • 論文資料（esem2024_shi.pdf）

7月24日 ターン6†

研究発表†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：LLMを用いたユーザビリティテストにおける評価行動の精度向上
  • 発表資料（sakuma_3_0.pdf）

研究発表†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：モデルルーティング
  • 発表資料（kennkyuu_0.pdf）

7月16日 ターン5†

輪講1†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：Combining Large Language Models with Static Analyzers for Code Review Generation
  • 発表資料（20250716_noguchi.pdf）
  • 論文資料（2502.06633v1.pdf）

7月9日 ターン4†

研究発表†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：高品質なコミットメッセージの自動生成に向けたデータ収集手法の構築
  • 発表資料（20250709_yamamura.pdf）

研究発表†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：オープンソースLLMによるログステートメント生成手法の評価実験
  • 発表資料（tanimoto_1.pdf）

輪講2†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：Aligning the Objective of LLM-based ProgramRepair
  • 発表資料（20250709_tsujikawa.pdf）
  • 論文資料（2404.08877v5.pdf）

7月1日 ターン3†

輪講1†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：Gamification of a BPMN Modeling Course: an Analysis of Effectiveness and Student Perception
  • 発表資料（20250702_sakuma_0.pdf）
  • 論文資料（Gamification.pdf）

輪講2†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：Towards Understanding the Characteristics of Code Generation Errors Made by Large Language Models
  • 発表資料（0702_Kugai.pdf）
  • 論文資料 ( File not found: "Towards Understanding the Characteristics of Code Generation Errors Made by Large Language_93d2.pdf" at page "研究発表会/2025年度"[添付])

6月25日 ターン2†

研究発表†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：技術的負債の詳細文生成手法の構築
  • 発表資料（20250625_noguchi.pdf）

輪講1†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity
  • 発表資料（LRMppt.pdf）
  • 論文資料（2506.06941v1.pdf）

輪講2†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：Adapting Knowledge Prompt Tuning for Enhanced Automated Program Repair
  • 発表資料（20250625_fukui.pdf）
  • 論文資料（2504.01523v1.pdf）

6月18日 ターン1†

輪講1†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：exLong: Generating Exceptional Behavior Testswith Large Language Models
  • 発表資料（20250618_tsujikawa_0.pdf）
  • 論文資料（2405.14619v3.pdf）

輪講2†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：Deep Learning-based Code Reviews: A Paradigm Shift or a Double-Edged Sword?
  • 発表資料（20250618_yamamura_0.pdf）
  • 論文資料（Deep_Learning-based_Code_Reviews_A_Paradigm_Shift_or_a_Double-Edged_Sword?_1.pdf）

輪講3†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：A Comparative Study on Large Language Models for Log Parsing
  • 発表資料（LogParse_2.pdf）
  • 論文資料（LogParse.pdf）

6月11日 ターン9†

　研究発表†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：技術的負債の種類に関する課題票の分類におけるGPT-4oとo1の比較
  • 発表資料（S2520048_Kugai.pdf）

輪講2†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：Why Do Developers Engage with ChatGPT in Issue-Tracker? Investigating Usage and Reliance on ChatGPT-Generated Code
  • 発表資料（20250611_sakuma_0.pdf）
  • 論文資料（2412.06757.pdf）

輪講3†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：An Empirical Study on Automatically Detecting AI-Generated Source Code: How Far Are We?
  • 発表資料（20250611_noguchi.pdf）
  • 論文資料（2411.04299v1.pdf）

6月4日 ターン8†

研究発表†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：LLMを用いたデコンパイル
  • 発表資料（20250604_fukui.pdf）

輪講2†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：What do we know about Hugging Face
  • 発表資料（what-know-Hugface_0.pdf）
  • 論文資料（What do we know about Hugging Face.pdf）

5月28日 ターン7†

研究発表†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：LLMを用いたバグ再現
  • 発表資料（20250528_tsujikawa.pdf）

輪講1†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：Calibration and Correctness of Language Models for Code
  • 発表資料（20250528_yamamura.pdf）
  • 論文資料（Calibration_and_Correctness_of_Language_Models_for_Code_0.pdf）

輪講2†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：Go Static: Contextualized Logging Statement Generation
  • 発表資料（Go_static_pptx_0.pdf）
  • 論文資料（Go_static.pdf）

5月21日 ターン6†

研究発表†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：画像認識によるGUI要素検出の正確性向上
  • 発表資料（20250521_sakuma.pdf）

輪講1†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：Code Comment Inconsistency Detection and Rectification Using a Large Language Model
  • 発表資料（0521_Kugai.pdf）
  • 論文資料（ Code_Comment_Inconsistency_Detection_and_Rectification.pdf）

5月14日 ターン５†

研究発表†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：Hugging faceモデルルーティング
  • 発表資料(20250514_yoshidakenkyuu.pdf)

輪講1†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：A Transformer-based Approach for Augmenting Software Engineering Chatbots Datasets
  • 発表資料（20250514_fukui_.pdf）
  • 論文資料（2407.11955v1.pdf）

輪講2†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：Beyond Functional Correctness: Investigating Coding Style Inconsistencies in Large Language Models
  • 発表資料（20250514_noguchi_1.pdf）
  • 論文資料（2407.00456v1.pdf）

5月7日 ターン４†

研究発表†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：高品質なコミットメッセージの自動生成に向けたデータ収集手法
  • 発表資料（20250507_yamamura_0.pdf）

輪講1†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：Beyond pip install: Evaluating LLM agents for the automated installation of Python projects
  • 発表資料（beyond_pip_pptx.pdf）
  • 論文資料（beyond_pip_install_0.pdf）

輪講2†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：Leveraging_Large_Language_Models_for_Enhancing_the_Understandability_of_Generated_Unit_Tests
  • 発表資料（20250507_tsujikawa_0.pdf）
  • 論文資料（2408.11710v1.pdf）

4月30日 ターン３†

研究発表†

• 発表者：陸井
  • 発表タイトル：技術的負債の種類別分類におけるGPT-4oとo1の比較
  • 発表資料（60266096_0430.pdf）

輪講1†

• 発表者：佐久間
  • 発表タイトル：Game Software Engineering: A Controlled Experiment Comparing Automated Content Generation Techniques
  • 発表資料（20250430_sakuma.pdf）
  • 論文資料（3674805.3686690）

輪講2†

• 発表者：吉田
  • 発表タイトル：ChatGPT application in Systematic Literature Reviews inSoftware Engineering: an evaluation of its accuracy to supportthe selection activity
  • 発表資料（20250430_yoshida.pdf）
  • 論文資料（3674805.3686666.pdf）

4月23日 ターン２†

輪講1†

• 発表者：山村
  • 発表タイトル：How to Select Pre-Trained Code Models for Reuse? A Learning Perspective
  • 発表資料（20250422_yamamura.pdf）
  • 論文資料（How_to_Select_Pre-Trained_Code_Models_for_Reuse?_A_Learning_Perspective_0.pdf）

輪講2†

• 発表者：辻川
  • 発表タイトル：Is This You, LLM? Recognizing AI-written Programs with Multilingual Code Stylometry
  • 発表資料（20250423_tsujikawa.pdf）
  • 論文資料（Is_This_You_LLM_Recognizing_AI-written_Programs_with_Multilingual_Code_Stylometry.pdf）

輪講3†

• 発表者：福井
  • 発表タイトル：Are Large Language Models a Threat to Programming Platforms? An Exploratory Study
  • 発表資料（20250423_fukui.pdf）
  • 論文資料（2409_0.05824v1.pdf）

4月16日 ターン１†

研究発表†

• 発表者：谷元
  • 発表タイトル：Pythonプログラムにおける関数抽出の検証手法の提案および実装
  • 発表資料（tanimoto_final_pptx.pdf）

研究発表†

• 発表者：野口
  • 発表タイトル：技術的負債の詳細文生成手法の構築
  • 発表資料（20250416_noguchi.pdf）

輪講2†

• 発表者：氏名
  • 発表タイトル：
  • 発表資料（ [添付]）
  • 論文資料（ [添付]）

テンプレート†

月日†

研究発表†

• 発表者：
  • 発表タイトル：
  • 発表資料（ [添付]）

輪講1†

• 発表者：氏名
  • 発表タイトル：
  • 発表資料（ [添付]）
  • 論文資料（ [添付]）

輪講2†

• 発表者：氏名
  • 発表タイトル：
  • 発表資料（ [添付]）
  • 論文資料（ [添付]）

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