El dilema de pocas instantáneas: modelos de lenguaje grande sobre-impulsando
Publicado en: 2025 Tercera Conferencia Internacional sobre Fundamentos y Modelos de Lenguaje Grande (FLLM)
Yongjian Tang; Doruk Tuncel; Christian Koerner; Thomas Runkler
La sobre-indicación ocurre cuando los ejemplos excesivos en las indicaciones degradan el rendimiento de LLM, desafiando las suposiciones tradicionales de aprendizaje de pocas tomas. Para estudiar este dilema, un marco puntual evaluó el muestreo aleatorio, la incrustación semántica y la selección de vectores TF-IDF en modelos como GPT-4o, DeepSeek-v3 y LLAMA-3.1. Los resultados muestran que demasiados ejemplos específicos de dominio dañan paradójicamente la precisión. Probado en conjuntos de datos de requisitos de software, el aumento gradual de los ejemplos estratificados y seleccionados por TF-IDF reveló tamaños óptimos de pronósticos. Este enfoque evita el exceso de indicaciones al tiempo que supera la clasificación de requisitos de última generación en un 1%.
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Sistemas de agencia basados en LLM para ingeniería de software: desafíos y oportunidades
Enviado a: SE2026, Gesellschaft für Informatik, Bonn
Yongjian Tang, Thomas Runkler
A pesar de los avances de LLM, las tareas complejas de ingeniería de software exigen enfoques colaborativos y especializados. Este documento revisa sistemáticamente el paradigma emergente de los sistemas multiagente basados en LLM a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software, incluida la ingeniería de requisitos, la generación de código, las pruebas y la depuración. Examina la selección de modelos, puntos de referencia de evaluación, marcos de agencia y protocolos de comunicación. Además, el trabajo destaca desafíos clave como la orquestación, la coordinación humano-agente, la optimización de costos y la recopilación de datos, ofreciendo información esencial sobre el estado de la ingeniería de software agentic.
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Modernización de sistemas heredados basada en modelos a escala
Publicado en: ReCode '26: Actas del 1er Taller sobre Traducción, Transformación y Modernización de Código, páginas 13 a 18
Tobias Böhm, Jens Guan Su Tien, Mohini Nonnenmann, Tom Schoonbaert, Bart Carpels, Andreas Biesdorf
Este informe de experiencia presenta un enfoque basado en modelos de cuatro etapas (análisis, enriquecimiento, síntesis, transición) que inserta un modelo intermedio independiente de la tecnología entre bases de código heredadas y plataformas de destino modernas. Aplicado a una gran aplicación.NET industrial, migra semiautomáticamente interfaces de usuario y estructuras de página a pilas web modernas mientras preserva el comportamiento funcional. Al consolidar el conocimiento arquitectónico en modelos explícitos, mejora la capacidad de mantenimiento y la experiencia del desarrollador. A pesar de los desafíos de diseño que requieren esfuerzo manual, el enfoque reduce el riesgo, escala de manera efectiva y ofrece patrones reutilizables.
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Uniendo la sintaxis formal y la semántica de LLM: extracción de gráficos de conocimiento para la comprensión del código heredado
Publicado en: 2026 23ª Conferencia Internacional IEEE sobre Arquitectura de Software Companion (ICSA‑C)
Henrik Thillmann; Bernhard Rumpe; Andreas Biesdorf
Las empresas establecidas a menudo dependen de sistemas heredados que son difíciles de mantener debido a lenguajes obsoletos e identificadores poco claros. Sin embargo, reemplazar estos sistemas plantea el riesgo de perder su confiabilidad comprobada. Los modelos de lenguaje grande pueden ayudar con la recuperación y modernización de la arquitectura, pero requieren una administración precisa del contexto. Dado que el código es un lenguaje formal analizable, la recuperación puede explotar la estructura del programa en lugar de depender de texto no estructurado. Proponemos una metodología basada en el analizador para construir un gráfico de conocimiento consciente de la estructura para GraphRag. Este enfoque demuestra una precisión de recuperación mejorada y un razonamiento arquitectónico de múltiples saltos en un estudio de caso industrial.
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