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。
研究
软件工程
× 人工智能
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。
研究方向
面向人工智能的软件工程
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。
部分研究成果
研究项目
CipherChat
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。
LogPAI
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。
OpenRCA
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。
UTBoost
增强用于评估编程智能体的测试，让通过基准测试更能反映修复是否正确。
生成的补丁可能通过某个问题的现有测试，却没有解决其根本原因。
