报告时间：2025年5月9日（周五）15:00 – 16:30
报告地点：计算机与大数据学院2-219会议室
报告题目：代码大模型效果增强方法探究
报告简介：面向代码的大语言模型（代码大模型）通过海量代码语料训练，已在软件开发等软件工程任务中展现出卓越潜力。然而，由于实际工程场景中存在的需求模糊性、代码复杂性及领域特异性等挑战，现有代码大模型的应用效果仍面临显著局限。本研究从软件工程实践出发，创新性地提出三维效能提升框架：（1）数据增强维度——基于代码变换技术构建高质量增强数据集，优化模型训练的底层数据分布；（2）数据降噪维度——设计代码噪声检测算法，高效提升部署模型对噪声代码的鲁棒性；（3）提示工程维度——开发需求-代码对齐的提示优化策略，通过增强模型对需求的精准理解实现效果跃升。
报告人介绍：陈俊洁，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，重点研发计划青年科学家；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%顶尖科学家榜单，荣获CCF优博、电子学会自然科学一等奖、七项最佳/杰出论文奖等奖项；成果在华为等多家知名企业落地；担任CCF系统软件专委常委，CCF-A类会议ASE评审过程主席，ASEJ、JCST等期刊编委/青年编委，ICSE、FSE、ASE、ISSTA等顶会PC。
