#requirements engineering

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Sep 4

PapersMulti-source73°11:29

Anthropic和OpenAI的10个模型在需求质量评估上表现不佳，误报率高且漏检严重。

arXiv: Anthropic@Jannatul Shefa et al. (4)Source

Jul 31

PapersSelected10:38

OpenAI o3 能直接从需求文档拆出微服务，少样本示例让 F1 从 0.79 涨到 0.97。想用 LLM 做架构设计的可以看这篇。

arXiv: OpenAI@Danyllo Albuquerque et al. (9)Source

Jul 21

做AI代理开发？这篇论文提出了AJR和ADP两个实用工具，帮你理清什么该委托给代理、怎么设定权限等级，比直接写prompt靠谱多了。

arXiv cs.AI@Chetan Arora et al. (3)Source

Jul 14

想知道工业界怎么搞AI可解释性需求？Daimler Truck的8位工程师实战经验，告诉你现有方法哪里不好使。

arXiv cs.AI@Umm-e- Habiba et al. (5)Source

Jul 1

这篇论文提出了REAL框架，专门针对ML系统，用失败驱动对齐，自动驾驶案例很具体。

arXiv cs.LG@Amel Bennaceur et al. (5)Source