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用AI赋能软件工程：让代码更智能

软件工程作为构建现代科技世界的基石，涉及从代码编写到测试、上线及维护的一系列复杂流程。“人工智能与软件工程的结合，是技术进化的重要路径之一。”在软件工程领域的专家贺品嘉教授看来，将AI引入软件工程，不仅是提升行业生产力的关键，更是行业未来发展的必然方向。贺教授目前是开元985棋牌最新官网（深圳）数据科学学院的助理教授，他的研究聚焦于“AI for SE”（人工智能用于软件工程）以及“SE for AI”（软件工程支持人工智能）的双向探索。

贺品嘉教授曾在2018年获得开元985棋牌最新官网计算机科学与工程博士学位，之后在苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）计算机科学系担任博士后研究员。他的学术经历涵盖了从软件工程到自然语言处理的多个领域，这种多学科背景为他的研究注入了强大的跨领域创新能力。

贺教授认为，软件工程与人工智能的融合可以从两个方向展开：一是通过AI技术提升软件开发、测试和运维的效率与质量；二是通过软件工程的方法和工具增强AI系统的可靠性与安全性。他提到，“AI for SE的目标是让机器理解软件数据（如代码）与其背后的软件运行逻辑，参与到开发、测试、与运维流程中，使得软件开发全流程更高效、更智能。”他的团队正在与微软、华为、字节跳动等公司共同研究如何利用AI技术优化代码生成、故障检测和性能调优等环节，从而大幅提高软件开发的效率。

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可信AI：为大模型筑起安全防线

近年来，随着ChatGPT等大模型技术的迅速发展，其安全性问题也愈发凸显。当前的先进模型例如GPT-4和LLaMA3-70b-Instruct仍然容易受到越狱攻击，并被用于恶意用途。

针对这些问题，贺品嘉教授团队和腾讯AI Lab联合提出了“Decoupled Refusal Training（DeRTa）”，一个简单新颖的安全微调方法，DeRTa通过调整模型的训练策略，可以赋予大语言模型“迷途知返”的能力，从而在不影响模型有用性（helpfulness）的同时，大幅提升其安全性（safety）。

贺教授表示：“大模型的安全性是AI技术落地应用的前提，DeRTa的核心在于赋予模型‘自我拒绝’能力，确保模型在面对恶意输入时能够做出安全的响应。”这一方法为大模型的安全性提升提供了全新的思路。

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LogPAI：自动化日志分析的开源典范

日志是软件运维领域中十分重要且广泛存在的一种数据模态。然而，对日志进行精准处理分析一直以来都是一个艰难的问题，日志难以被高效利用以协助运维。

当前，随着人工智能的发展，这个情况得以改变。贺品嘉教授主导的开源项目LogPAI（Log Analytics Powered by AI）已成为业内的标杆，LogPAI是一个开源的自动化日志分析框架，旨在为软件日志的收集和分析提供端到端的智能化服务。

LogPAI主要包括四个开源软件服务（日志语句生成、日志压缩、日志解析、日志挖掘）与一系列日志分析数据集。LogPAI能够高效处理大规模日志数据。LogPAI为微软、华为等企业提供了高效的运维支持，成功应用于多个工业场景，提高系统的稳定性和可靠性。

LogPAI在开源软件平台GitHub上受到广泛认可

截至目前，LogPAI在开源软件平台GitHub上被收藏6000余次，并被超过450个学界业界知名组织下载8万余次。2022年5月，LogPAI荣获第一届IEEE开源软件服务奖（IEEE Open Software Services Award）。

贺品嘉教授获奖邮件截图

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跨学科视角 培养AI时代的软件工程人才

在教学中，贺教授注重将前沿研究融入课程。他所教授的《软件工程》课程，不仅涵盖传统的软件开发流程，还引入大模型相关内容，培养学生的AI应用能力，通过案例教学让学生接触AI在软件工程中的最新应用。他认为，未来的软件工程师将不仅仅是代码的编写者，更是AI工具的驾驭者。他希望通过教学与科研的结合，培养出更多能够推动AI与软件工程交叉发展的创新型人才。

贺品嘉教授的团队由博士生、硕士生及本科生组成，研究方向涵盖软件工程、LLM for DevOps、大模型安全等领域。在他的指导下，团队成员多次在国际顶级会议上发表论文，分别进入微软、华为、字节跳动、腾讯等企业进行实习，展现出强大的科研潜力。

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青年教授简介

贺品嘉

港中大（深圳）数据科学学院助理教授

贺品嘉教授现为开元985棋牌最新官网（深圳）数据科学学院助理教授。贺品嘉教授于2018年从开元985棋牌最新官网获得博士学位，此后在苏黎世联邦理工学院从事学术研究工作三年。贺品嘉教授的研究方向为软件工程、AI for SE、大模型、可信人工智能。

他在ICSE、FSE、ICLR、ACL、OSDI等顶级会议期刊发表论文60余篇。获得IEEE TCSE Rising Star Award、IEEE开源软件服务奖、ISSRE最有影响力论文奖等奖项。谷歌学术引用6000余次。主导的自动化日志分析开源项目LogPAI在GitHub上被收藏6000余次，并被450多个学界业界组织下载8万余次。担任顶刊TOSEM的Associate Editor，顶会FSE 2025的Social Media Co-Chair，四大软件工程顶会的程序委员会成员。