Jun, 2024

人工智能驱动世界中的软件工程未来

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TL;DR软件工程领域正在经历一场范式转变，人工智能系统如 LLMs 日益重要，提高软件开发生产力，未来五年，人类开发者与人工智能之间将会有日益增长的共生伙伴关系，软件工程研究社区必须重视这一趋势，我们需要解决将人工智能融入软件开发过程带来的关键研究挑战，本文提出我们对于 AI 主导软件开发领域未来的愿景，并探讨了研究社区在实现这一愿景上应该解决的关键挑战。
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发现论文，激发创造
  • 软件工程的兴衰 (?)

    这篇论文探讨了人工智能引领的自动化和人类创新之间的相互作用，以及如何将人工智能顺利整合到软件工程中并保持其固有的人类创造力。

    Jun, 2024

  • 人工智能对劳动力的影响 —— 寻找未来软件工程师的分析能力

    这篇系统文献综述研究了人工智能对软件工程劳动力的影响，重点关注未来软件工程师所需的技能、人工智能对软件工程技能需求的影响以及软件工程师未来的工作前景。综述发现，未来的软件工程师需要精通编程以及拥有问题解决和人际沟通等软技能。人工智能将对软件工程领域造成显著影响，自动化许多目前由软件工程师完成的工作。软件工程师的角色正在变化，并在未来继续变化，人工智能辅助软件开发为软件工程专业带来挑战。该综述认为，软件工程专业必须适应变化的发展，以保持相关性和有效性。

    Feb, 2023

  • 创新即时代的融合：软件工程与绿色人工智能的交叉

    机器学习和基础模型的最新进展正在改变现有软件工程过程的前沿，本文考虑了采用环境友好实践创建 AI 软件系统的影响，并对使用基础模型进行软件开发的环境影响进行了讨论。

    Jun, 2024

  • 为基于模型的 AI 工程开启自动化机器学习

    本文提出了一种新方法，支持自动化机器学习，帮助软件工程师在不需要深入了解人工智能的情况下，选择适当的机器学习模型、算法和技术以及适当的超参数来开发人工智能密集型系统，并进行智能能源领域的案例研究。

    Mar, 2022

  • 值得信赖且协同的软件工程人工智能：愿景与路线图

    软件工程领域的未来将依靠人工智能技术（AI4SE）的发展，以提升开发者的生产力、提高软件质量，并实现可信赖和协同工作的目标。

    Sep, 2023

  • 软件工程中的人工智能：案例研究与前景

    人工智能和软件工程是计算机科学中的两个重要领域。近年来，研究人员试图应用人工智能技术在软件开发的各个阶段，提高软件产品的整体质量。本文分析、评估和比较了两个使用不同人工智能技术解决现实世界难题的案例研究：IBM Watson 和 Google AlphaGo。根据这两个案例研究的分析，将深度学习和机器学习等人工智能技术应用于软件系统有助于智能系统的发展。然而，要在机器中复制人脑并将计算机视为思考者仍然存在很长的路要走。希望计算机和软件系统能够变得越来越智能，以帮助人类解决那些无法完成的现实世界难题。

    Sep, 2023

  • 探索生成人工智能与软件开发的交集

    探讨生成式人工智能技术如何在软件工程领域引发转变，介绍了其在项目管理、支持和更新等开发阶段的潜力，探索了零次启动、自洽性和多模式思维等技术在增强生成式人工智能模型中的独特能力，并强调了向量嵌入、上下文、插件、工具和代码助手在捕获语义信息和提升生成式人工智能能力方面的重要性。该研究旨在鼓励讨论和实验软件工程中生成式人工智能应用，从而提高生产力、改善代码质量并促进软件开发效率和效果的质的飞跃。

    Dec, 2023

  • 人工智能的系统挑战：伯克利视角

    该论文探讨了人工智能的发展带来的挑战，提出了在系统、架构和安全方面的研究方向，以解决 AI 技术存储和处理数据量的限制，并提高数据隐私保护，以便这一技术能够更好地改善人们的生活和社会。

    Dec, 2017

  • 在基础模型时代重新思考软件工程：从任务驱动的 AI 副驾驶到目标驱动的 AI 两人编程

    我们提出了一种从基于任务的人工智能辅助软件工程向以目标驱动的 AI 搭档为特征的 AI 变革软件工程的新范式，旨在通过人工智能与人类开发者之间的协作伙伴关系，提高生产力和软件质量。

    Apr, 2024

  • 深度学习与软件工程：研究现状与未来发展方向

    该研究报告总结了深度学习和软件工程交叉研究的高优先级领域，并提出了潜在的路径图以指导未来的工作。

    Sep, 2020