CodeWisdom

代码预训练模型微访谈 · 活动预告

背景介绍

随着代码数据的增长以及人工智能技术的发展，基于深度学习的代码推荐和生成已经成为软件智能化开发领域的热点研究问题。近几年，基于Transformer的预训练模型在自然语言处理以及代码分析领域都取得了巨大的成功，显著提高了代码推荐和生成等软件智能化开发任务的效果，并催生了Copilot、AlphaCode等基于大规模预训练模型的代码推荐和生成工具。

当前，基于预训练模型的代码推荐和生成已经成为学术界新的热点方向，同时国内外各大厂商纷纷推出各自的代码大模型。那么基于预训练模型特别是大规模预训练模型的代码推荐与生成已经具有什么样的成熟度？将在多大程度上改变软件开发的现状？开发人员对于这种智能化的代码推荐与生成评价如何？大模型推荐和生成的代码在知识产权和代码质量上还存在哪些问题？软件智能化开发未来将如何进一步向纵深发展？

针对这些问题，本次微访谈邀请了来自学术界和工业界的多位专家，围绕代码预训练模型这一主题展开讨论，总结业界实践和学术界研究进展、探讨相关技术问题以及未来的发展方向。

主 持 人

彭鑫

复旦大学

复旦大学计算机科学技术学院副院长、软件学院副院长、教授。中国计算机学会软件工程专委会副主任，上海市计算机学会青工委主任，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编（Co-Editor），《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》编委（Associate Editor），《软件学报》编委，《Empirical Software Engineering》编委，IEEE软件维护与演化国际会议（ICSME）执委（2017-2020）。2016年获得NASAC青年软件创新奖。主要研究方向包括软件开发大数据分析、智能化软件开发、云原生与智能化运维、泛在计算软件系统等。研究工作获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖（ASE 2018）、IEEE TCSE杰出论文奖（ICSME 2018/2019/2020）、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖（2018）。担任ICGSE 2014及ICSME 2017组委会主席、Internetware 2017及ICSR 2019程序委员会主席，以及ICSE、FSE、ASE、ICSME、SANER、RE等会议程序委员会委员。带领复旦大学CodeWisdom研究团队开展软件开发大数据分析平台以及智能化软件开发平台的研究与实践，研究成果在多家大型企业进行了实践应用。

访

谈

嘉

宾

王千祥

华为

华为云智能化软件研发首席专家，PaaS技术创新LAB主任，华为可信领域科学家，中国计算机学会软件工程专委副主任。主导华为公司的智能化软件研发，结合AI技术与软件分析技术，赋能公司的系列软件研发工具。

李戈

北京大学

北京大学长聘教授，博士生导师，教育部长江学者。长期聚焦于程序理解、程序生成、深度学习等技术的研究，是国际上最早从事“基于深度学习的程序理解与生成”研究并取得代表性成果的研究者，在多个国内外顶级会议与期刊发表相关论文50余篇，多篇论文被国际学者认是“开创性成果”，并被广泛引用，多次获ACM杰出论文奖。在软件与人工智能领域的多个国际会议担任程序委员会共同主席与PC。曾获教育部科技进步一等奖，CCF科技发明一等奖，北京市科技发明二等奖，中创软件人才奖。教学课程被首批认定为“国家级一流线下课程”和“国家级一流线上课程”，并多次获省部级教学奖。科研转化成果aiXcoder为航天领域的重大工程、金融与IT领域的多家大型企业及数十万国际开发者提供服务。

楼建光

微软研究院

微软研究院首席研究员，多年来主要从事机器学习和人工智能技术在商业智能(Business Intelligence) 数据分析、大规模在线软件系统分析(Software Analytics) 等方面的研究与应用工作。研究兴趣包括交互式数据分析机器人、自动数据理解、程序自动生成、大规模在系统智能诊断与运维等方面。多项成果在微软公司的大规模在线系统实践中得到广泛应用，典型案例有Azure中的自动诊断和故障预测系统、微软PowerBI Mobile及Excel产品中基于自然语言的交互式数据分析功能等。

张洪宇

澳大利亚纽卡斯尔大学

澳大利亚纽卡斯尔大学副教授，主要研究方向：软件数据挖掘，智能化软件开发，软件维护。他在国际著名会议和期刊上发表了170多篇论文，获得过4次ACM杰出论文奖和多次会议最佳论文奖。他是2018年亚太软件工程会议（APSEC 2018）的程序委员会主席，2020年国际软件维护会议（ICSME 2020）的大会主席（General Chair），期刊《Automated Software Engineering》编委会委员。他是ACM杰出会员，CCF杰出会员，澳洲工程师协会会士(FIEAust)。他于2020年被澳洲主流媒体《澳大利亚人报》评为澳大利亚“软件系统”研究领域领导者。

邢振昌

SE4AI team at CSIRO’s Data61

澳大利亚国立大学

邢振昌博士是 senior principal  research scientist and science leader of the SE4AI team at CSIRO’s Data61, 并兼职澳大利亚国立大学（ANU）计算机科学学院的副教授。邢博士目前的研究关注知识图谱方法和行为分析技术以提高软件开发效率和软件质量，以及新型软件工程方法，技术和工具保证Responsible AI。邢博士在声誉卓著的期刊和会议上发表超过160篇经过同行评审的出版物，并获得了顶级软件工程会议的多个杰出论文奖，包括ACM SIGSOFT杰出论文奖，IEEE TCSE杰出论文奖，以及ACM SIGSOFT Most Influential Paper Award。邢博士经常在顶级软件工程会议的组织和程序委员会中服务学术社区。

张天翼

普渡大学

Tianyi Zhang is an assistant professor in Computer Science at Purdue University. He develops interactive systems that augment human intelligence with data-driven insights and augment machine intelligence with human guidance, with a particular focus on improving programming productivity. Previously, he was a postdoctoral fellow at Harvard SEAS. He obtained his PhD from UCLA CS and received the UCLA Dissertation Year Fellowship. His work has also been recognized with a Best Paper Honorable Mention Award from SIGCHI.

黎铭

南京大学

南京大学教授，博导，人工智能学院副院长。国家科技创新领军人才，国家优青。主要从事软件挖掘、机器学习方面的研究工作。在《IEEE Trans KDE》等国内外重要学术刊物和IJCAI、ICML 等重要国际会议发表论文四十余篇，被国际同行他引四千余次。曾作为主要成员获国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖。应邀担任《Knowledge and Information Systems》、《Frontiers of Computer Science》、《自动化学报》编委、国际软件挖掘系列研讨会SoftwareMining、PAKDD首届博士研讨会DSDM'11主席、一流国际会议IJCAI、IEEE ICDM的领域主席、AAAI等的资深程序委员等；现任中国人工智能学会青年工委副主任、中国人工智能学会机器学习专委会常务委员、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、教育部高等学校计算机类专业教指委人工智能专家委秘书长等。获亚太数据挖掘青年成就奖、高校计算机专业优秀教师奖励计划等荣誉。

魏昭

腾讯工蜂

腾讯研发效能专家，代码智能化负责人，北航计算机博士。 多年一线大厂智能化工具研发经验，带领团队围绕代码搜索、生成、提交、合并、开源治理等领域孵化多项智能化服务并规模化落地应用，在国内外知名会议、期刊发表学术论文15篇，申请发明专利16项，其中授权9项。

刘力华（息羽）

阿里云

阿里云云效数据智能负责人，多年从事NLP领域的智能化应用，目前负责云效代码智能化、数据中台、搜索推荐等研发效能领域的智能化应用，带领团队打造了云效智能评审、代码缺陷检测、云效全站搜索、阿里云智能编码插件Cosy等多个智能化模块或工具。

时间安排

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时间：2022年11月1日（周二）

晚上19:00-21:00

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地点：“智能化软件开发沙龙”微信群

主持人：彭鑫

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