VALSE Webinar 20230927-26期 总第326期 面向可信人工智能模型的软件工程理论与技术 . ...

报告嘉宾：贺品嘉 (香港中文大学 (深圳))

报告题目：面向自然语言处理软件的蜕变测试研究

报告嘉宾：林云 (上海交通大学)

报告题目：深度学习模型训练过程的可视化解释与调试

报告嘉宾：谢肖飞 (新加坡管理大学)

报告题目：Model-based Analysis for Intelligent Software

报告嘉宾：贺品嘉 (香港中文大学 (深圳))

报告时间：2023年09月27日 (星期三)晚上20:00 (北京时间)

报告题目：面向自然语言处理软件的蜕变测试研究

报告人简介：

贺品嘉，香港中文大学 (深圳)助理教授，校长青年学者。博士毕业于香港中文大学，在苏黎世联邦理工学院任职博士后三年。研究方向为软件可靠性、软件测试、MLOps、智能运维等。近年来在ICSE,FSE, ASE, ISSTA, OSDI, CSUR, TDSC等顶级会议期刊发表学术论文30余篇。获得ISSRE最有影响力论文奖，IEEE开源软件服务奖。谷歌学术引用超3400次。主导的自动化日志分析开源项目LogPAI在GitHub上被star3000余次，并被380多个学界业界组织下载近10万次。

个人主页：

https://pinjiahe.github.io/

报告摘要：

随着深度学习的飞速发展，我们的日常生活越来越依赖于各种各样的自然语言处理软件 (如机器翻译软件)。因此，它们的可靠性变得至关重要。机器翻译的错误可能导致误解、经济损失、对人身安全和健康的威胁等。本次分享将介绍我们在自然语言处理软件测试方向上的工作。我将主要介绍三种互补的机器翻译软件测试技术，它们在谷歌翻译和必应翻译中发现了1000多个真实的翻译错误。此外，我将简单介绍近期研究的几个针对其它自然语言处理软件的测试技术。

参考文献:

[1] Pinjia He, Clara Meister, Zhendong Su. "Structure-Invariant Testing for Machine Translation." In ICSE 2020.

[2] Shashij Gupta, Pinjia He, Clara Meister, Zhendong Su. "Machine Translation Testing via Pathological Invariance." In ESEC/FSE 2020.

[3] Pinjia He, Clara Meister, Zhendong Su. "Testing Machine Translation via Referential Transparency." In ICSE 2021.

[4] Boxi Yu, Zhiqing Zhong, Jiaqi Li, Yixing Yang, Shilin He, Pinjia He. "ROME: Testing Image Captioning Systems via Recursive Object Melting." In ISSTA 2023.

[5] Yuxuan Wan, Wenxuan Wang, Pinjia He, Jiazhen Gu, Haonan Bai, Michael R. Lyu. "BiasAsker: Measuring the Bias in Conversational AI System." In ESEC/FSE 2023.

报告嘉宾：林云 (上海交通大学)

报告时间：2023年09月27日 (星期三)晚上20:30 (北京时间)

报告题目：深度学习模型训练过程的可视化解释与调试

报告人简介：

林云，上海交通大学计算机系副教授，博士生导师，原新加坡国立大学助理教授 (研究岗)。2015年毕业于复旦大学计算机学院获得博士学位。主要研究领域为软件工程，侧重代码、网页和AI模型的自动分析技术。目前的研究工作包括代码自动调试与测试、模型训练的可视化解释、恶意网页检测、基于大语言模型的代码编辑与生成、以及日志分析等。在ICSE、FSE、USENIX Security、ISSTA、ASE、 NeurIPS、AAAI、IJCAI、KDD、TSE、TDSC等领域相关的国际顶级会议和期刊发表论文40余篇，国内外专利受理2项。担任PRDC 2023国际会议程序委员会联合主席，以及FSE、ISSTA、ICML、NeurIPS、AAAI等重要国际会议的程序委员会委员、IEEE TSE/ ACM TOSEM/ IEEE TDSC等顶级期刊的审稿人。主持国家基金委优青项目 (海外)。获得过ICSE2018最佳论文奖。

个人主页：

http://linyun.info

报告嘉宾：谢肖飞 (新加坡管理大学)

报告时间：2023年09月27日 (星期三)晚上21:00 (北京时间)

报告题目：Model-based Analysis for Intelligent Software

报告人简介：

谢肖飞，新加坡管理大学助理教授，曾任新加坡南洋理工大学校长博士后。2018年于天津大学获得博士学位，并获得CCF 优秀博士论文奖以及ACM 天津区优秀博士论文奖。目前致力于程序分析、软件测试、信息安全、人工智能安全测试等研究领域。其研究成果已经发表于人工智能、软件工程以及安全领域等顶级会议与期刊，例如ISSTA, FSE, TSE, ASE, ICSE, TOSEM, AAAI, IJCAI, ICLR, ICML, NeurIPS, ICCV, CCS, TDSC and TIFS，其中三次获得ACM SIGSOFT 杰出论文奖 (FSE’16, ASE’19, ISSTA’22)。

个人主页：

https://xiaofeixie.bitbucket.io/

主持人1：郭青 (新加坡科技研究局 (A*STAR))

主持人简介：

郭青，新加坡科技研究局 (A*STAR)前沿人工智能研究中心资深科学家 (Senior Scientist)，PI，新加坡国立大学兼职助理教授。2019年加入新加坡南洋理工大学聘为博士后研究员，并于2020年获聘为瓦伦堡-NTU校长博士后 (全球近千人选5人),2018年获得ICME最佳铂金论文奖，2020年获得 ACM (天津)优秀博士论文，2022年获得AI Singapore 全球可信媒体战赛第三名，2022年获得ECCVAROW workshop 最佳论文奖。主要从事计算机视觉及人工智能安全相关方向的研究，以第一作者及通讯作者在ICML, NeurIPS, CVPR,ICCV, ECCV, IJCV, TIP, TIFS等top会议及期刊上发表论文30余篇。目前是中国图象图象学会遥感图像专业委员会委员，AAAI 2023&2024Senior PC，VALSE执行AC，IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI)2024 联合主席。

个人主页：

https://tsingqguo.github.io/

主持人2：万人杰 (香港浸会大学)

主持人简介：

万人杰博士现为香港浸会大学计算机科学系助理教授，他于2019年从新加坡南洋理工大学交叉科学研究院获得博士学位，并在随后于南洋理工大学进行博士后研究，并于2020年获聘为瓦伦堡-NTU校长博士后。他目前的研究兴趣是隐式神经表达，神经辐射场和AI安全。

个人主页：

https://wanrenjie.github.io/

特别鸣谢本次Webinar主要组织者：

主办AC：郭青 (新加坡科技研究局 (A*STAR))

协办AC：林迪 (天津大学)、万人杰 (香港浸会大学)