|
|
Programování robotického ramene pomocí ChatGPT
Kuba, Josef ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Materna, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vývoj virtuálního asistenta, který umožňuje uživatelům bez pokročilých technických znalostí efektivně ovládat robotické rameno. Práce využívá technologii ChatGPT spolu s funkcí \uv{function calling} pro generování příkazů pro API robotického ramene na základě uživatelských vstupů. Důraz je kladen na vývoj a testování vhodných vstupů pro ChatGPT (prompt engineering), s cílem vytvořit intuitivní a uživatelsky přívětivé rozhraní. Testování s uživateli odhalilo možnosti pro zlepšení a poskytlo cennou zpětnou vazbu pro další vývoj. Uživatelé byli schopni bez větších obtíží vytvářet jednoduché programy pro manipulaci s objekty. Výsledky ukazují, že vytvoření takového asistenta je možné a že hlavní výzvou je zadání správně navrženého systémového vstupu pro správné generování kódu. Práce také porovnává výkon a efektivitu ChatGPT verzí 3.5 Turbo a 4, přičemž zdůrazňuje význam výběru vhodné verze pro konkrétní aplikace.
|
|
|
Impact of AI Tools on Code Quality and Security
Vinarčík, Peter ; Holop, Patrik (oponent) ; Malinka, Kamil (vedoucí práce)
This work presents a newly developed application that is able to perform fully automated large-scale research for evaluating the safety and quality of AI-generated code. Also, a new way of evaluating the safety of AI-generated code has been presented, utilizing MITRE's methodology in combination with SAST tools performing static analysis on the code. In addition, the application is enhanced with an improved AI chatbot whose output is enhanced with the results of static analysis at generation time. The user inputs a dataset of prompts into the application, and if code with a vulnerability has been generated for a particular prompt, that vulnerability is scored by the established methodology, and the user is informed not only that the code is vulnerable, but how vulnerable it is. As part of the solution, large-scale, pilot testing of popular AIs, such as ChatGPT-4 or Gemini, is performed over a dataset of prompts using the new application, in contrast to existing studies. The results showed the dominance of ChatGPT-4 running on the GPT-4 model, over the other AIs tested.
|
host ::
RSS.