专题演讲嘉宾：林云

上海交通大学计算机科学与工程系副教授

上海交通大学计算机系副教授，系主任助理，博士生导师，原新加坡国立大学助理教授（研究岗），入选 2021 年国家海外高层次青年人才计划。主要研究领域为软件工程，侧重代码、网页和 AI 模型的自动分析技术。在国际顶级会议和期刊发表论文近 50 篇。担任 PRDC2023 国际会议程序委员会联合主席，以及重要国际会议的程序委员会委员和审稿人。主持国家基金委优青项目（海外）。获得过 ICSE2018 最佳论文奖。更多信息请参见：http://linyun.info/

by 林云

上海交通大学

计算机科学与工程系副教授

语言模型驱动的软件工具思考：可解释与可溯源

语言模型正在变革软件开发流程的各个环节，包括了代码的生成、编辑、测试、调试等活动。在开发和训练代码语言模型时，人们需要统一的收集清理数据、训练模型、更新调整等。因此，我们预期，针对模型训练的分析技术将成为新的一层架构来回答“模型是如何产生某个预测的”、“模型预测是如何逐渐训练得到的”、以及“我们应该怎么做去修改和增强某个预测”等问题。

本次演讲以我们 ISSTA’24 的代码编辑工作（一个全项目感知的交互式编辑定位于生成工作）为案例，介绍我们如何分析模型、追溯训练样本、并构建数字孪生环境来测试代码编辑模型。最后演讲将展望 AI 时代，大模型对软件开发范式的影响。

演讲提纲：