- 2023年承担国家自然基金委高层次海外青年人才项目“面向基础软件及人工智能系统的根因定位平台”

- 2021和2022年指导学生参加全国软件大赛科研原型竞赛获一等奖

- 指导（本科）学生发表10多篇研究论文，详见（http://linyun.info/publication.html）

指导教师将指导学生完成此项目。

并对项目进行小论文的指导、专利撰写的指导和软件著作的指导。

指导教师将为学生提供深度学习计算资源等软硬件环境。

指导教师同时同企业导师共同指导学生完成此项目。

随着大语言模型时代的到来，人们逐渐可以利用AI模型来编写自己的代码。然而，语言模型所编写的代码往往存在缺陷，因此仍然需要程序员手动修复和表示代码。因此本项目旨在设计一套基于语言模型的代码编辑、测试与调试系统，来帮助程序员来完成代码编写的最后一公里的问题。

本项目旨在通过对代码仓库进行数据清洗来得到高质量的代码数据库，并且能够设计可泛化的大语言模型来将特定项目中的代码以及其测试用例生成出来。同时，我们还将利用代码运行和编译信息来不断矫正语言模型的输入，从而自动生成更加准确的代码。

有意向的同学请将简历和成绩单发送到lin_yun@sjtu.edu.cn. 指导老师会及时联系你。