谢涛

北京大学

讲者简介：谢涛，CCF会士、CCF系统软件专委会主任，北京大学讲席教授，北京大学计算机学院软件科学与工程系主任，北京开源芯片研究院首席科学家，高可信软件技术教育部重点实验室副主任，国家高等学校学科创新引智基地负责人。曾任美国伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机系正教授。当选欧洲科学院外籍院士、国际计算机学会（ACM）会士、电气电子工程师学会（IEEE）会士、美国科学促进会（AAAS）会士。曾获科学探索奖，海外杰出青年科学基金，ACM China杰出学者，美国国家自然科学基金青年职业奖，ACM软件工程领域（SIGSOFT）三大国际奖项中的两项（有影响力教育工作者奖、杰出服务奖），IEEE软件工程领域（TCSE）杰出服务奖等。担任RISC-V+AI算力生态（RACE）委员会主席，RISC-V国际基金会人工智能与机器学习技术专委会（AI/ML SIG）主席，《软件测试、验证与可靠性（STVR）》Wiley期刊联合主编，2020年中国计算机大会程序委员会主席，软件工程顶级国际会议ICSE 2021程序委员会共同主席等。

报告题目：软硬件代码智能生成：机会和挑战

报告摘要：近年来，基于大模型的人工智能技术取得了飞速发展，基于大模型的代码生成为更有效的解决软硬件研发各类任务带来了新的机会。同时，大模型的复杂性和规模也在快速增长，外加模型的黑盒化、不可解释、无保证、难验证等给将其应用于软硬件研发任务带来了新的挑战。本报告探讨基于大模型的代码生成在支撑软硬件开发、维护、质量保障等方面的最新研究趋势、关键理念与技术，并介绍此领域面临的挑战和未来发展方向。

梁广泰 

华为云

讲者简介：梁广泰，CCF软工专委常委，CCF开源发展委员会供应链安全工作组秘书，华为云软件分析Lab负责人，软件分析领域高级技术专家。2014年初获得北京大学计算系博士学位，之后入职IBM中国研究院担任研究员职位。16年5月加入华为工作至今，带领团队先后围绕代码智能生成、代码缺陷/漏洞检测与修复、开源成分分析与治理、代码智能同步/重构/移植等方向成功孵化多项智能化开发服务并规模化落地。至今已发表技术专利50+及学术论文35+（含ICSE/FSE/ASE/OOPSLA等），曾获FSE/ISSTA最佳论文奖，先后担任一系列软工Top国际会议PC Member/Chair等角色（含ICSE/OOPSLA/ISSRE等）。

报告题目：大模型时代下代码智能分析及生成技术研究与实践

报告摘要：生成式语言大模型在自然语言和代码语言理解与处理能力上已得到显著提升。如何利用LLM技术进一步提升智能化研发场景有效性也得到了学术界和工业界的广泛关注并已初步形成了一系列的落地进展。本报告聚焦智能化研发场景，首先围绕大模型时代下的软件开发趋势及软件研发工具发展方向进行分析与展望，随后针对产业届与学术界相关最新技术工作进行介绍与背后技术剖析，之后依次分享华为云围绕该方向的最新系列技术研究与实践进展、华为云智能编程助手服务CodeArts Snap相关特性演示、华为内部实际落地效果及案例展示。最后围绕智能编程助手的未来落地场景、技术路线演进趋势、核心技术挑战以及有效性统计等维度进行讨论交流。

余备

香港中文大学

讲者简介：余备，香港中??学计算机科学与?程系副教授，2010年毕业于清华?学计算机科学与?程系获硕 ?学位，2014年毕业于美国德克萨斯?学奥斯丁分校电?计算机?程系，获博?学位。在 Large Language Model in EDA Abstract: Bio: ?语?模型在 EDA 领域的应? 摘要 演讲者介绍：2021年获得了IEEE CEDA 职业发展奖（early career award），这个是亚太区的学者第?次获 得这个世界级的奖项。获得过 IEEE TSM 2022, ICCAD 2021 & 2013, DATE 2022, ASPDAC 2021 & 2012, ISPD2017、SPIE2016 等世界顶级期刊会议的最佳论?奖， 以及ISPD2024, ASPDAC2023, MLCAD2022, DATE2021, DAC2014、ICCAD2011、ASPDAC2013/2019 等 多次最佳论?提名。是世界上唯?的学者同时获得过ICCAD的前端和后端两个最佳论?奖项 （另?位是不莱梅?学的Rolf Drechsler教授）。他在世界级CAD竞赛中荣获多次世界前三 名。已发表超过100篇重要国际期刊论? (包含60多篇EDA 领域世界顶级期刊论? IEEE TCAD) 和 170余篇本领域重要国际会议论?。其中包括了100多篇CCF-A的期刊和会议论 ?。在EDA的两?顶级会议，DAC'2024和ICCAD'2024分别发表了17篇和10篇?论?，分别 创造了DAC和ICCAD的历史记录。担任了计算机辅助设计领域多个世界顶级期刊和国际重要 会议的编委会委员和客座编辑，是IEEE TCCPS Newsletter的总编辑，同时也是IEEE CEDA 香港分会的前任主席。因为在领域内的杰出贡献，获得了2022年ACM SIGDA功勋服务奖(Meritorious Service Award)，2024年DAC 40岁以下杰出创新奖(Under-40 Innovator Award)， 和香港研資局 (RGC) 2024年度研究學者奖。

报告题目：?语?模型在 EDA 领域的应?

报告摘要：本次报告探讨?型语?模型（LLMs）与电?设计?动化（EDA）之间?益增?的交集。我们将评估LLMs是否代表了EDA的变?性未来，还是仅仅是?个昙花?现的幻影。通过分析当前的进展、挑战和潜在应?，我们剖析了LLMs如何能够彻底改变EDA中的设计、验证和优化等过程。此外，我们还将思考将这些模型整合进EDA?作流的可?性。最终，本次报告旨在提供?个全?的、基于证据的视?，探讨LLMs在塑造EDA未来中的??。

熊英飞

北京大学

讲者简介：熊英飞于2009年从日本东京大学获得博士学位，2009-2011年在加拿大滑铁卢大学工作，2012年加入北京大学，现任新体制长聘副教授、软件研究所副所长、计算机学院院长助理。熊英飞的研究兴趣是程序设计语言和软件工程，特别是程序合成、修复和分析。他的工作产生了一系列不同规模的效果同期最优代码生成神经网络模型；大幅提升了缺陷修复的正确率、修复数量和修复效率；提出了最广泛使用的两大双向变换模型之一——基于差别的双向变换；成功自动求解大量算法问题，包括世界顶级算法竞赛中的问题。他的工作也被工业界采用，比如新一代Linux内核配置项目、燕云DaaS系统、华为公司、中兴公司等。他获得电子学会自然科学一等奖（排名1）、CCF-IEEE CS青年科学家奖、MODELS十年最有影响力论文奖，5次获得ACM SIGSOFT/IEEE TCSE杰出论文奖。他是SATE18的程序委员会联合主席，也在PLDI、ICSE、FSE等会议担任PC。

报告题目：基于搜索的程序合成技术

报告摘要：现代代码生成技术的主流是基于搜索的程序合成技术，即在给定的程序空间中，针对给定的搜索目标（满足测试、满足逻辑规约、最大化概率模型等），找到合适的程序。目前流行的基于大模型的代码生成也是基于搜索的程序合成的一个特例。本报告介绍基本的基于搜索的程序合成技术，包括枚举方法，基于表示的合成和概率引导的合成等。本报告的内容部分基于北京大学的《软件分析技术》课程中关于程序合成的部分。

胡杏

中国科学院计算所

讲者简介：胡杏，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师，主要研究方向为智能计算系统。共发表CCF A类国际学术论文四十余篇，包括体系结构旗舰会议ISCA、ASPLOS、MICRO、HPCA和人工智能旗舰会议NeurIPS、ICML等。多次担任体系结构和人工智能旗舰会议的程序委员会委员，获得国家级和中国科学院级青年人才项目，承担科技创新2030“新一代人工智能”重大项目课题等。

报告题目：面向复杂任务的智能自主设计

报告摘要：随着人工智能在特定领域，如围棋、代码优化和蛋白质结构预测中，展现出超越人类的潜力，我们开始思考并探索智能计算系统的能力边界是否能够从被动计算延伸至自主设计。现实场景中的复杂任务往往具有问题解空间大、精确度要求高以及问题定义开放程度高等特点，因此，如何实现对这些复杂任务的智能自主设计，成为了一个既具挑战性又至关重要的问题。针对两类具有挑战性的复杂任务，我们进行了初步的探索：1) 对于极致精确度要求的任务，我们聚焦于处理器芯片的自动化设计。我们针对处理器芯片自动化设计展开研究，将处理器自动设计问题转化成从验证程序的输入输出（IO）出发自动生成大规模的BDD（Binary Decision Diagram）表示问题，在5小时内自动设计出了超过4百万个逻辑门的通用处理器——启蒙1号，将现有工作能自动设计的电路规模提升了3-4个数量级。启蒙1号芯片是世界上首颗无人工干预、全自动设计的处理器芯片，可以正常运行Linux操作系统，实测性能达到了Intel 486的水平。2) 对于极致开放度要求的任务，我们探索了面向开放建造任务的智能体——鲁班。鲁班实现了从开放语义到物理世界功能实现的跨越，较好地完成了开放的指令遵循任务。在此基础上，本报告还将进一步探讨智能自主设计对智能计算系统、算法和数据等多方面提出的新需求。

刘杨

新加坡南洋理工大学

讲者简介：刘杨博士现任新加坡南洋理工大学（NTU）计算机学院教授，NTU网络安全实验室主任，新加坡网络安全研究办公室主任，并于2019年荣获大学领袖论坛讲席教授。刘杨博士专攻软件工程，网络安全和人工智能，其研究填补了软件分析中理论和实际应用之间的空白，研发了多款高效的软件质量和安全检测平台并成功商业化。到目前为止，他已经在顶级会议和顶级期刊上发表了超过500篇文章，并在顶级软件工程会议上获得27项最佳论文奖以及最具影响力软件奖。他还获得多项著名奖项，包括MSRA fellowship，TRF Fellowship, 南洋助理教授，Tan Chin Tuan Fellowship，Nanyang Research Award 2019， ACM杰出演讲人，新加坡杰青和NTU创新者（创业）奖。

报告题目：构建用于软件工程的大语言模型代理开发平台

报告摘要：大型语言模型 (LLM) 的快速发展为软件工程开辟了新的领域，使开发能够自动化和增强软件开发生命周期各个方面的智能代理（Agent）成为可能。本次演讲探讨了专门用于利用 LLM 执行软件工程任务的平台的概念、设计和实现，以及如何根据我们最近的研究项目“软件基因组计划”为该平台准备数据。我们将讨论该平台的关键组件和架构，包括模型选择、与开发环境的集成以及如何针对特定工程工作流程进行定制。该演讲重点聚焦在为开发人员创建直观界面、确保代理的鲁棒性和准确性、以及保持对不断演化的软件工程实践的适应性方面的挑战和解决方案。此外，该演讲将展示一些案例，阐述该平台在代码生成、测试、漏洞分析和软件维护方面的能力。在本次会议结束时，参与者将深入了解基于 LLM 的代理在软件工程中的变革潜力，并获得有关如何利用这项技术提高其开发流程的生产力和创新的实践知识。

曲铮

华为

讲者简介：曲铮，华为计算产品线昇腾计算系统实验室架构师，负责昇腾NPU的软硬协同优化和微架构创新。主要研究方向包括AI的软硬联合设计，芯片的敏捷设计自动化以及AI Agent。共发表CCF A类国际学术论文十余篇，覆盖体系结构和系统领域的顶级会议和期刊，包括MICRO、ASPLOS、ISCA、HPCA、SC、PPoPP、TC、TCAD等。

报告题目：基于AI Agent的芯片设计自动化探索

报告摘要：随着大模型能力的进一步提升，越来越多的工作开始使用Gen-AI和AI agent在各种复杂的场景辅助乃至替代人类执行任务，实现生产生活效率的进一步提升。广义的AI agent指的是智能体能够感知环境信息，理解并拆解任务指令，进行决策并执行动作的能力。然而对于芯片设计领域的AI agent，我们面临应用场景复杂、训练数据和专业知识缺失、任务类型和数据模态多样等问题。基于这些挑战，本报告将介绍当前AI Agent在芯片设计前后端全流程过程当中的应用现状，包含架构的探索，Verilog代码生成及验证，EDA流程自动化等方向。介绍学界和业界当前的研究进展，并对这一领域未来的机遇和挑战进行展望。