面向软件工程的人工智能
构建帮助人们开发、测试与运维软件的人工智能。
副教授
香港中文大学(深圳)国家级青年人才
我们构建好用、可靠的软件与人工智能系统,并帮助学生成长为独立的研究者。

关于我
我现任香港中文大学(深圳)数据科学学院与人工智能学院副教授,同时担任数据科学学院助理院长(科研)。
我的研究发表于 ICSE、FSE、ASE、ISSTA、ICML、NeurIPS 和 ICLR 等顶级会议。根据 Google Scholar,论文已获 10,000+ 次引用。2025 年,我获得了 IEEE CS TCSE 新星奖(该年度全球唯一获奖者)。我的研究成果获得了 7,000+ 个 GitHub stars,以及来自 450+ 家机构的 100,000+ 次下载,并得到了 Anthropic、微软、腾讯和字节跳动等企业的认可。
加入香港中文大学(深圳)之前,我在苏黎世联邦理工学院做博士后,由 Zhendong Su 指导。我在香港中文大学获得博士学位,导师为 Michael R. Lyu。我在华南理工大学获得工学学士学位。
我的主要研究兴趣位于软件工程与人工智能的交叉领域。我也关注计算机科学与人工智能教育。
构建帮助人们开发、测试与运维软件的人工智能。
开发方法与工具,提升人工智能系统的可靠性、安全性与有效性。
评估语言模型如何基于系统遥测数据进行推理,定位软件故障的根因。
诊断故障需要关联日志、指标、追踪数据和系统依赖关系中的证据。

评估语言模型在密文对话中能否保持安全,揭示自然语言之外的安全对齐缺口。
语言模型能够理解编码文本,但安全训练往往集中于普通语言。

提供用于人工智能驱动的日志分析的开放数据集与工具,涵盖从原始日志解析到系统异常检测的各个环节。
理解系统行为,需要将大量非结构化日志转化为有用的证据。

在香港中文大学(深圳),我讲授过人工智能编程导论(AIE1001)、计算机科学导论:程序设计方法(CSC1001)和软件工程(CSC4001 和 CSC6041)。
此前,我在苏黎世联邦理工学院讲授过软件工程研究专题。在香港中文大学攻读博士期间,我担任过软件工程课程助教,并获得优秀助教奖。
我担任 ACM TOSEM 的编委(Associate Editor)和 FSE 2027 的日程主席,并曾担任 FSE 2025 的社交媒体联合主席。
我参与组织 EXPRESS 2026,即第二届可解释与可靠软件系统研讨会。
我主要为 ICSE、FSE、ASE、ISSTA 和 OOPSLA 担任程序委员会及评审委员会成员。
我们希望通过严谨且有影响力的研究,推动软件工程与人工智能的发展,同时帮助学生成为独立、有能力、值得信赖的研究者。
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