发布时间：2025-10-02 15:44
2025年9月28日，公司在崇慧楼317报告厅成功举办两场学术报告。本次报告特邀中山大学郑子彬教授、王焱林教授担任主讲嘉宾。报告分别由公司经理曹步清教授和张龙信副教授主持。教师代表及全体研究生共同聆听了本次学术报告。报告一：TrustedGPT 可信大模型技术进展首场报告由中山大学软件工程学院经理郑子彬教授担任主讲嘉宾，由公司经理曹步清教授主持。报告开场，曹步清教授代表学院向郑子彬教授致以热烈欢迎与诚挚感谢。他在致辞中强调，邀请国内外顶尖学者开展学术交流，是学院厚植学术沃土、推进学科高质量发展的关键举措。“郑子彬教授在可信大模型领域的深耕与突破，其研究成果对公司人工智能、软件工程等学科方向的发展具有重要指导意义。”曹步清经理表示，期待以此次报告为纽带，进一步激活全院师生的科研创新思维，为学院在AI领域的教学科研突破注入新动能。报告中，郑子彬教授以“TrustedGPT”为核心，系统梳理了可信大模型的技术演进脉络与行业发展趋势。他直指当前大模型落地面临的“可信性”瓶颈，从基础设施、数据、模型、应用四大维度，深度剖析了不同层面的可信挑战——如基础设施的安全漏洞、数据的隐私泄露风险、模型的决策偏差、应用场景的合规性难题，并针对性提出了涵盖技术方案、系统框架的完整应对策略。结合金融、医疗、工业等多行业实践案例，郑子彬教授生动展示了可信大模型的应用价值，为在场师生清晰勾勒出大模型安全可靠落地的可行路径。互动交流环节，现场氛围热烈活跃。师生们围绕“可信大模型的技术落地难点”“多行业适配的核心壁垒”等问题踊跃提问，郑子彬教授耐心倾听、细致解答，以深厚的学术功底与丰富的实践经验，为师生们拨开科研迷雾。整场报告逻辑严谨、内容翔实，既有前沿理论高度，又有实践指导价值，不仅拓宽了师生们的学术视野，更点燃了大家投身可信大模型领域研究的热情与信心。 报告人简介：郑子彬，中山大学软件工程学院经理、中山大学人工智能研究院副经理、IEEE Fellow、IET Fellow、ACM杰出科学家、国家数字家庭工程技术研究中心副主任、广东省区块链工程技术研究中心主任。发表论文多篇，论文谷歌学术引用超过5万次，H指数为100。主持国家重点研发计划项目、自然科学基金重点项目等多个项目；获得教育部自然科学二等奖、 吴文俊人工智能自然科学二等奖、ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award等奖项。研究方向为可信大模型、区块链、Web3、软件可靠性等。报告二：代码大模型的应用评测与优化第二场报告由中山大学王焱林教授担任主讲嘉宾，由公司张龙信副教授主持。张龙信副教授简要介绍了王焱林教授在智能化软件工程领域的学术成就，并指出，代码大模型作为AI与软件工程深度融合的核心载体，正深刻改变行业发展格局，此次报告将为师生搭建接触前沿技术的桥梁，助力学科科研与人才培养提质增效。王焱林教授以“代码大模型重构软件工程范式”为核心主线，层层深入展开分享。他首先通过行业案例，直观展示了大模型技术在软件工程领域的广阔应用前景，强调代码大模型已成为连接AI与软件工程的关键纽带，其技术突破正推动代码生成、翻译、问题解决等传统任务实现效率革新。王焱林教授聚焦学术研究层面，系统梳理了代码大模型的应用场景、评测体系与优化路径，结合自身团队近期研究成果，详解不同技术方案在提升模型精度、适配行业需求中的实践经验，让在场师生清晰把握领域研究重点。在展望环节，王焱林教授结合AI技术多元化、深入化的发展趋势，重点探讨了代码大模型与“AI+SE”（人工智能+软件工程）方向的未来研究机遇——从跨领域模型适配到低资源场景优化，从安全性提升到工程化落地，为师生们提供了兼具前瞻性与可行性的研究思路，引发现场广泛共鸣。互动交流环节气氛尤为热烈。师生们围绕“代码大模型的评测标准制定”“复杂工程场景下的模型优化难点”“学术研究与产业应用的衔接路径”等问题踊跃提问，王焱林教授耐心倾听每一个疑问，结合自身研究经历与行业洞察细致解答，既有理论深度，又有实践指导意义。整场报告期间，现场掌声不时响起，学术思辨与思想碰撞的氛围贯穿始终。报告人简介：王焱林，中山大学软件工程助理教授，2022年7月入选中山大学“百人计划”，加入软件工程学院。加入中山大学前，于微软亚洲研究院担任高级研究员。主要研究领域为智能化软件工程。已在ICSE、ISSTA、ASE, AAAI、ACL等软件工程及人工智能领域的高质量会议和期刊上发表四十余篇学术论文，曾3次获得 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award，Modularity 2016最佳论文奖。担任FSE 2025组织委员会委员，在多个国际学术会议如ICSE，ISSTA，FSE等担任程序委员会委员，是TSE, TOSEM, TKDE等期刊的审稿人。
2025年9月28日，公司在崇慧楼317报告厅成功举办两场学术报告。本次报告特邀中山大学郑子彬教授、王焱林教授担任主讲嘉宾。报告分别由公司经理曹步清教授和张龙信副教授主持。教师代表及全体研究生共同聆听了本次学术报告。
报告一：TrustedGPT 可信大模型技术进展
首场报告由中山大学软件工程学院经理郑子彬教授担任主讲嘉宾，由公司经理曹步清教授主持。
报告开场，曹步清教授代表学院向郑子彬教授致以热烈欢迎与诚挚感谢。他在致辞中强调，邀请国内外顶尖学者开展学术交流，是学院厚植学术沃土、推进学科高质量发展的关键举措。“郑子彬教授在可信大模型领域的深耕与突破，其研究成果对公司人工智能、软件工程等学科方向的发展具有重要指导意义。”曹步清经理表示，期待以此次报告为纽带，进一步激活全院师生的科研创新思维，为学院在AI领域的教学科研突破注入新动能。
报告中，郑子彬教授以“TrustedGPT”为核心，系统梳理了可信大模型的技术演进脉络与行业发展趋势。他直指当前大模型落地面临的“可信性”瓶颈，从基础设施、数据、模型、应用四大维度，深度剖析了不同层面的可信挑战——如基础设施的安全漏洞、数据的隐私泄露风险、模型的决策偏差、应用场景的合规性难题，并针对性提出了涵盖技术方案、系统框架的完整应对策略。结合金融、医疗、工业等多行业实践案例，郑子彬教授生动展示了可信大模型的应用价值，为在场师生清晰勾勒出大模型安全可靠落地的可行路径。
互动交流环节，现场氛围热烈活跃。师生们围绕“可信大模型的技术落地难点”“多行业适配的核心壁垒”等问题踊跃提问，郑子彬教授耐心倾听、细致解答，以深厚的学术功底与丰富的实践经验，为师生们拨开科研迷雾。整场报告逻辑严谨、内容翔实，既有前沿理论高度，又有实践指导价值，不仅拓宽了师生们的学术视野，更点燃了大家投身可信大模型领域研究的热情与信心。
报告人简介：郑子彬，中山大学软件工程学院经理、中山大学人工智能研究院副经理、IEEE Fellow、IET Fellow、ACM杰出科学家、国家数字家庭工程技术研究中心副主任、广东省区块链工程技术研究中心主任。发表论文多篇，论文谷歌学术引用超过5万次，H指数为100。主持国家重点研发计划项目、自然科学基金重点项目等多个项目；获得教育部自然科学二等奖、 吴文俊人工智能自然科学二等奖、ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award等奖项。研究方向为可信大模型、区块链、Web3、软件可靠性等。
报告二：代码大模型的应用评测与优化
第二场报告由中山大学王焱林教授担任主讲嘉宾，由公司张龙信副教授主持。
张龙信副教授简要介绍了王焱林教授在智能化软件工程领域的学术成就，并指出，代码大模型作为AI与软件工程深度融合的核心载体，正深刻改变行业发展格局，此次报告将为师生搭建接触前沿技术的桥梁，助力学科科研与人才培养提质增效。
王焱林教授以“代码大模型重构软件工程范式”为核心主线，层层深入展开分享。他首先通过行业案例，直观展示了大模型技术在软件工程领域的广阔应用前景，强调代码大模型已成为连接AI与软件工程的关键纽带，其技术突破正推动代码生成、翻译、问题解决等传统任务实现效率革新。王焱林教授聚焦学术研究层面，系统梳理了代码大模型的应用场景、评测体系与优化路径，结合自身团队近期研究成果，详解不同技术方案在提升模型精度、适配行业需求中的实践经验，让在场师生清晰把握领域研究重点。
在展望环节，王焱林教授结合AI技术多元化、深入化的发展趋势，重点探讨了代码大模型与“AI+SE”（人工智能+软件工程）方向的未来研究机遇——从跨领域模型适配到低资源场景优化，从安全性提升到工程化落地，为师生们提供了兼具前瞻性与可行性的研究思路，引发现场广泛共鸣。
互动交流环节气氛尤为热烈。师生们围绕“代码大模型的评测标准制定”“复杂工程场景下的模型优化难点”“学术研究与产业应用的衔接路径”等问题踊跃提问，王焱林教授耐心倾听每一个疑问，结合自身研究经历与行业洞察细致解答，既有理论深度，又有实践指导意义。整场报告期间，现场掌声不时响起，学术思辨与思想碰撞的氛围贯穿始终。
报告人简介：王焱林，中山大学软件工程助理教授，2022年7月入选中山大学“百人计划”，加入软件工程学院。加入中山大学前，于微软亚洲研究院担任高级研究员。主要研究领域为智能化软件工程。已在ICSE、ISSTA、ASE, AAAI、ACL等软件工程及人工智能领域的高质量会议和期刊上发表四十余篇学术论文，曾3次获得 ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award，Modularity 2016最佳论文奖。担任FSE 2025组织委员会委员，在多个国际学术会议如ICSE，ISSTA，FSE等担任程序委员会委员，是TSE, TOSEM, TKDE等期刊的审稿人。
