2024年ccf中国软件大会设立优秀青年学者论坛，其核心目标是为在软件工程、系统软件、形式化方法等领域内深耕的青年学者们搭建一座桥梁，使他们能够在此平台上自由分享并深入交流其最新、最前沿的研究成果。此论坛汇聚了业界一线的青年才俊，旨在共同剖析国内外相关领域的发展趋势与前沿动态，促进跨学科的智慧碰撞与融合，进而加速中国青年软件人才的成长步伐。论坛鼓励青年学者“勇攀世界科技高峰、响应国家重大战略需求、紧贴国民经济核心战场”，坚持自主创新的道路，通过实践探索，为中国软件产业的蓬勃发展贡献力量。
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论坛组织委员会
陈俊洁 教授，天津大学
陈刚 教授，中山大学
王竟亦 研究员，浙江大学
02
论坛议程
03
论坛报告嘉宾简介
万成城
报告题目：面向软件上下文的神经网络定制框架
报告摘要：
云服务以第三方库的形式提供预训练的人工智能组件，降低了智能软件的开发成本。然而，对于同一类人工智能任务，云服务为所有的软件均提供相同的预训练模型，而忽视模型的推理错误对不同软件上下文有着不同的影响。为解决该问题，我们首先进行了经验研究，分析总结人工智能组件影响软件决策过程的常见模式。基于此，提出了面向软件上下文的神经网络定制框架chameleonapi，在云服务端对推理系统进行优化，将智能软件的决策错误减少了 43%。
报告人简介：
万成城，华东师范大学软件工程学院研究员，博导。博士毕业于芝加哥大学计算机系。主要研究方向为智能软件系统优化和智能化软件工程。多项研究成果发表于icse、fse、tosem、dac、atc、vldb、icml等国际顶级会议和期刊。曾获siebel 学者、eecs rising star、icse的杰出论文奖等荣誉与奖项。
文明
报告题目：从编译优化视角窥探智能化软件质量保障
报告摘要：
为了应对日益复杂的大规模程序对高性能的需求，主流编程语言的编译器（如java和javascript）都引入了丰富的编译优化机制。这些优化机制功能复杂、选项众多且相互作用频繁，难免会引入各种缺陷或漏洞。同时，采取不同的编译优化选项也会对软件制品的生成产生显著影响，从而为软件质量保障技术带来新的挑战。本报告将从编译优化机制自身的安全质量保障、编译优化对现有软件质量保障方法的影响，以及如何借鉴编译优化机制设计新的方法等多个维度展开深入讨论，旨在更加高效且全面地保障软件安全与可靠性。
报告人简介：
文明，华中科技大学网络空间安全学院副教授，硕士生/博士生导师，毕业于香港科技大学计算机科学与工程学院，主要聚焦开源软件安全、基础软件测试与分析等方面研究，在软件工程领域累计发表了ccf-a类推荐会议或期刊50余篇，包括eurosys、asplos、oopsla、icse、esec/fse、issta等。主持了国家自然科学基金青年项目、面上项目、以及多项企业合作项目。文明博士担任了中国计算机学会系统软件、软件工程专委会委员、以及多项ccf-a类国际会议的程序委员会委员，并获得了“华中学者”卓越青年学者，acm 新星奖 2023（武汉分会），以及入选了第七届中国科协青年人才托举工程计划。
陈明帅
报告题目：概率程序定量验证与符号推理
报告摘要：
概率程序的形式化验证是保障非确定性系统正确性和安全性的重要途径，在密码学、随机算法、量子计算、近似计算及人工智能与机器学习等领域具有重要的理论与应用价值。相较于经典程序，概率程序的验证问题往往需要对“变量期望值”“循环终止概率”“期望运行时间”及“尾部概率界限”等定量性质进行（半）自动化推理，涉及循环不动点语义的计算与估计，在理论上具有更高的复杂度。本报告介绍循环概率程序的定量验证与符号推理技术体系，包括程序等价性判定、不动点语义推理及归纳不变式生成等共性关键技术。
报告人简介：
陈明帅，浙江大学研究员、博士生导师、启真学者，ccf形式化方法专委通讯委员，杭州市钱江特聘专家，国家优秀青年基金（海外）获得者。主要研究方向包括形式验证、程序理论、概率/量子系统、信息物理融合系统等，与合作者一起，提出新型安全攸关系统形式验证理论，解决了概率程序不动点估计、微分系统可达性判定、时滞系统高效控制生成等若干软件理论难题，研究成果应用于我国探月二期工程“嫦娥”三号等重大工程，在inf. comput.、oopsla、cav、fm、asplos等领域旗舰期刊/会议上发表学术论文30余篇，曾获中科院院长特别奖、atva杰出论文奖、fmac最佳论文奖。
姜佳君
报告题目：基于预训练大语言模型的混合式缺陷自动修复技术探索
报告摘要：
软件缺陷自动修复技术长期以来一直是一个极具挑战性的任务，近年来得到了学术界和工业界的广泛关注。随着大语言模型（llm）的快速发展，研究者开始探索将llm应用于辅助缺陷自动修复，取得了显著的实验成果。然而，现有修复技术在llm的应用方面仍处于探索阶段。特别是，项目特异性和领域知识的不足使得大语言模型难以生成完全正确的修复补丁。因此，如何进一步提升llm在修复过程中的效果仍面临多重挑战。本报告将介绍我们在llm指导缺陷修复方面的最新研究成果，结合了大语言模型的代码生成能力与传统软件分析的自适应补丁生成方法，以提升整体的修复效果。
报告人简介：
姜佳君，天津大学智能与计算学部副教授、硕士生导师，ccf专业会员、ccf软件工程专委执行委员。2020年毕业于北京大学获得博士学位，主要研究领域为软件测试与分析，包括软件缺陷自动定位、缺陷自动修复、深度学习系统调试和程序变换等。近五年，在软件工程领域国际旗舰会议和期刊上发表论文20余篇，获得icsme21杰出论文奖。长期担任领域权威期刊的审稿人，包括tse、tosem和emse等。受邀担任ccf-a类会议ase、issta、fse、icse等国际顶会程序委员会成员。issta19组织委员会成员、2022和2023年中国软件大会专刊编委。获得2022年中国电子学会自然科学奖一等奖。
杜江溯
报告题目：面向高效能大模型训练与推理的系统软件优化研究
报告摘要：
大模型技术展现出前所未有的强大性能，受到学术界和工业界的广泛关注，正推动自然语言处理、生物医药、自动驾驶等关键领域的快速进步，是驱动“新质生产力”的重要引擎。然而，开发与部署大模型所需的庞大资源已成为研究与应用的重大阻碍。针对这一现状，本报告将介绍中山大学超算团队相关的大模型系统软件优化研究成果，包括面向低资源场景的moe大模型全量精调方法、面向延迟与吞吐量动态平衡的交织并行方法、高通量大模型推理的时间分离式流水线架构等。通过这些方法，可以大幅降低大模型开发与应用所需的资源需求，推动基于大模型技术的软件开发进程。
报告人简介：
杜江溯，中山大学计算机学院（国家超级计算广州中心）副研究员，博士毕业于中山大学，曾先后赴爱丁堡并行计算中心与新加坡国立大学hpc-ai实验室进行长期学习，主要从事高性能计算、加速器算子优化、高效能人工智能系统软件相关研究。研究成果发表在ppopp、sc、ics、infocom、tpds、taco等高水平会议和期刊上，领导开发了开源大模型推理系统energonai （600 star）。主持国自然青年基金项目、广东省区域联合基金青年项目，研究获得百度松果基金学者、中国科协“科技智库青年人才计划”等资助。
陈震鹏
报告题目：智能软件系统的公平性测试与提升
报告摘要：
公平性已成为智能软件系统的一项重要需求，受到政策制定者、学术界和工业界的广泛关注。现有智能软件系统常常无法为不同用户群体提供公平的高质量服务，并在决策过程中表现出对特定群体的不公。这种不公平可能对受保护群体产生负面影响，导致不道德、不可接受的后果，甚至可能引发法律和经济风险。本报告将介绍陈震鹏博士在智能软件系统公平性测试与提升方面的研究进展。
报告人简介：
陈震鹏，新加坡南洋理工大学研究员，英国伦敦大学学院荣誉研究员。于2016年和2021年在北京大学分别获得学士学位和博士学位。主要研究方向为软件工程、人工智能和万维网等。在icse、fse、www、tosem等ccf-a类会议和期刊发表论文30余篇，曾获www最佳论文奖、acm sigsoft杰出论文奖、微软学者、ccf优博、北京市优博等荣誉。研究成果被acm通讯、new scientist等媒体广泛报道。受邀担任icse、ase、www、kdd等国际会议程序委员会委员和tse、tosem、tmc等国际期刊审稿人，获得ase 2023、internetware 2024杰出程序委员会委员及tosem、tweb杰出审稿人等荣誉。
刘松冉
报告题目：机器人操作系统实时性能分析与优化探索
报告摘要：
机器人操作系统（ros）是一个流行的中间件平台，其模块化设计理念使其在机器人系统的应用开发中被广泛采用。随着其第二代系统ros 2在实时能力方面的显著提升，近年来，一些自动驾驶公司已采用基于ros 2的软件栈（如autoware、cyber-rt等）进行应用开发。然而，ros 2在满足严格时间约束方面仍有不足，这会在安全关键的应用场景中构成风险。针对这一问题，本报告将介绍东北大学嵌入式系统团队面向机器人操作系统的相关研究成果。首先概述ros 2的基本编程和通信模型，随后介绍针对ros 2的实时性能分析理论的最新研究进展，最后从任务调度、资源管理等多个维度探讨针对ros 2的性能优化策略设计。通过这些研究，旨在推动实时机器人操作系统的产业化应用脚步。
报告人简介：
刘松冉，东北大学计算机科学与工程学院助理教授，博士毕业于东北大学，曾先后赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（uiuc）和香港理工大学联合培养。主要研究方向为嵌入式系统、实时机器人操作系统、间歇计算系统等。在相关领域国际期刊及会议如rtss、dac、date、tc、tacd等发表论文20余篇，曾获得date 2023最佳论文提名。主持国家自然科学基金青年基金，辽宁省自然科学联合基金等项目。
罗川
报告题目：约束求解与采样技术研究
报告摘要：
约束求解是计算机科学中的关键研究领域，致力于在处理大量复杂约束时，寻找满足所有约束条件的最优决策方案。与此相关的是约束采样，其目标是生成既满足所有约束条件又具备高度多样性的决策方案集合。约束求解与采样问题具有重要的科学意义和实践价值。众多工业领域的核心技术难题，例如关键系统软件的测试与验证、工业云计算系统的资源调度等，都涉及大量的复杂约束关系，从本质上讲，这些都是复杂的约束求解与采样问题。然而，当前的约束求解与采样技术仍面临求解效率低、鲁棒性差、可扩展性弱等问题，这些挑战严重限制了约束求解与采样技术的广泛应用。本报告将概述本人在约束求解与采样领域的研究成果，并分享其在重要实际应用中的成效。
报告人简介：
罗川，北京航空航天大学软件学院副教授，博士研究生导师。已入选中国科协青年人才托举工程、中国计算机学会（ccf）青年人才发展计划。迄今总计发表ccf-a类论文40余篇，其中申请人以第一作者或通讯作者身份发表ccf-a类论文20余篇。谷歌学术引用超过1800次。担任多个ccf-a类国际顶级会议的（资深）程序委员会成员。作为负责人主持多项科研项目，包括国家重点研发计划课题、国家自然科学基金项目、ccf-华为胡杨林基金系统软件专项等。申请人在国际知名约束求解竞赛（国际sat求解竞赛、国际maxsat评测竞赛）中共获得了17次冠军，包括获得亚洲首冠。所提出的约束求解技术被国际知名学者（包括诺贝尔奖得主等）实际使用，帮助取得了巨大的经济效益；同时，研究成果被顶尖科技企业（包括华为、微软等）应用落地，有效提升了关键系统软件的性能和可靠性。
娄一翎
报告题目：面向软件工程的大模型智能体研究
报告摘要：
大模型的发展塑造了新的ai智能体范式 —— 大模型智能体。大模型智能体通过感知、行动、记忆、规划等模块增强大模型解决复杂问题的能力，在多项软件工程任务上展示了显著的效果。本报告首先将梳理和介绍大模型智能体在软件工程领域的应用现状，并分享我们在构建面向软件维护任务的大模型智能体方面的研究进展，包含面向漏洞检测、缺陷分析定位、代码翻译、测试生成等任务的大模型智能体研究。
报告人简介：
娄一翎，复旦大学计算机科学技术学院青年副研究员，分别于2016年和2021年在北京大学获得学士和博士学位，并曾于美国普渡大学计算机系任博后研究员。主要研究方向包括软件测试与分析、智能化软件开发等。在icse、fse、ase、issta、tse、tosem等软件工程国际高水平会议和期刊上发表论文30余篇，并多次获得acm sigsoft distinguished paper award和ieee tcse distinguished paper award。担任icse、fse、ase、issta等国际会议程序委员会委员和tse、tosem等国际期刊审稿人，以及多个会议和workshop的程序委员会共同主席（如llm4code 2024 和aiware 2025）。
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论坛组织委员会简介
论坛主席：陈俊洁
个人简介：
天津大学智能与计算学部教授，软件工程团队负责人，博士生导师，国家优青项目获得者，博士毕业于北京大学；研究方向主要为基础软件测试、可信人工智能、数据驱动的软件工程等；入选中国科协青年人才托举工程、斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家年度榜单，荣获ccf优博、电子学会自然科学一等奖、六项最佳/杰出论文奖等奖项；成果在华为、百度等多家知名企业落地；担任ccf系统软件专委常委，ccf 218club副主席，ccf 118club执行委员，以及ccf-a类会议ase评审过程主席，icse、fse、ase、issta等顶会pc。
论坛主席：陈刚
个人简介：
中山大学教授，博士生导师，入选中山大学逸仙学者，ccf嵌入式系统青年科技人才激励计划。博士毕业于慕尼黑工业大学计算机系，本硕毕业于西安交通大学。主要从事智能系统与应用、嵌入式系统等方面研究工作；在相关领域的国内外学术会议及期刊上发表80 篇论文，授权专利15项，集成电路登记证书1项；以第一作者或者通讯作者获得最佳论文（提名）7次，集成电路特别设计奖1次, 最佳系统演示奖2次，包括date 2021 (ccf-b类会议)、icess 2022、icet 2021、estimedia 2013最佳论文奖、icpads 2023杰出论文奖, asp-dac 2023特别设计奖 (special feature award)以及fpl 2022(fpga领域三大会议), codes isss 2020（ccf-b类会议）最佳论文提名奖，ccf-dac 2023最佳原型系统演示奖，cacai 2023 最佳原型系统演示奖亚军。
论坛主席：王竟亦
个人简介：
浙江大学百人计划研究员，博导。博士毕业于新加坡科技设计大学，新加坡国立大学博士后。主要研究兴趣是智能软件工程、形式化方法与安全。在多个相关领域国际顶级会议和期刊如s&p、ccs、icse、tse、fm、tacas等发表论文40余篇，获得了两次acm sigsoft杰出论文奖（icse 2018和icse 2020)，并入选acm sigsoft research highlights。担任icse、issta、issre、atva等程序委员会委员及tse、tosem、tdsc等审稿人。主持了国家重点研发子课题、浙江省 “尖兵”课题、nsfc青年基金、ccf-华为胡杨林基金、蚂蚁金服/华为产业课题等。获2024年中国指挥与控制学会科技进步一等奖。
