搜索：软件工程数据集

「软件工程数据集」共找到 2708 篇相关文章

MongoBleed 漏洞允许攻击者从 MongoDB 的堆内存中读取数据

MongoDB 修补 CVE - 2025 - 14847（MongoBleed）漏洞，该漏洞 CVSS 得分 8.7，可被未认证攻击者远程利用致敏感数据外泄。此漏洞由 zlib 压缩网络流量处理不当触发，影响 2017 年后版本，部分云环境和服务器有风险。

2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。

腾讯团队为解决数据分析痛点，构建知识闭环体系，利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL，将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环，提升团队效率与协作。

本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。

QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办，以“Agentic AI时代的软件工程重塑”为主题。大会有主题演讲探讨Agentic AI边界，设多个专题解析工程化核心，还关注AI向物理世界延伸，讲师分享一线实践经验。

宾夕法尼亚州立大学和俄勒冈州立大学研究发现，普通用户难察觉AI训练数据中种族与情绪绑定的偏见，直到AI性能表现出明显偏见才会警觉。不同族裔对偏见感知有差异，黑人更易识别。

当地时间5月5日，Subquadratic公司推出模型SubQ，称是LLM智能重大突破，有1200万token上下文。数据亮眼，如在1M token场景比FlashAttention快52倍等，但也引发质疑，有人推测是对开源模型微调，官方未公布详细模型卡。

腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。

资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。

谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o，用扩散Transformer生成CLIP图像特征，采用顺序预训练策略。对比多种设计方案，确定CLIP + Flow Matching最佳，模型在多任务测试表现卓越且全开源。