【LLM4Code@ICSE’25】第二届代码大模型国际研讨会将于明年5月加拿大与软工顶会ICSE一同举办！征稿进行中！

资讯 4天前 admin

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LLM4Code 2025

【LLM4Code@ICSE’25】第二届代码大模型国际研讨会将于明年5月加拿大与软工顶会ICSE一同举办！征稿进行中！

2025年5月3日

@ ICSE 2025

加拿大渥太华

01 关于LLM4Code Workshop

第二届代码大模型国际研讨会（The Second International Workshop on Large Language Models for Code , 简称LLM4Code）将于明年5月与软件工程旗舰会议ICSE’25一同在加拿大渥太华举办。

LLM4Code workshop 旨在为学术界和工业界提供一个交流平台，用以讨论和分享如何应用和发展大语言模型在代码领域的能力，交流领域最新进展，讨论开放性挑战和未来发展方向。第一届LLM4Code workshop 去年在里斯本与ICSE 2024共同召开，反响热烈，注册参会人数高达170多人，已经成为ICSE规模最大的workshop

本次研讨会有幸邀请到四十多位来自学术界和工业界的软件工程领域和自然语言处理领域的资深专家担任程序委员会成员；并拟安排包括主题演讲、论文报告和小组讨论等多种交流形式，从而为参会者提供充分交流与讨论的机会。

02 论文征集

论文类型与提交方式

本次研讨会接收研究性论文和观点性论文。

研究性论文：聚焦于新颖的方法、工具、数据集和研究，篇幅应保持在4-8页（含引用）。

观点性论文：关注于尚未被完善的新颖观点和立场，篇幅应保持在4页内（含引用）。

论文提交链接：

https://llm4code2025.hotcrp.com/

* 所有被接收的文章默认收录至 ICSE 2025 workshop proceedings中 (即 Archival 选项）；同时，本次研讨会也为想要宣传工作的作者提供 Non-archival 选项， Non-archival 选项的投稿接收后只会在研讨会官网列出，不会收录在ICSE workshop proceedings 和DBLP 中，不影响后续或并行投稿。更多细节详见：

https://llm4code.github.io/call

论文主题

本研讨会接收（但不限于）以下主题的论文：

1	大语言模型在代码相关任务上的应用基于大模型的代码生成、测试任务、缺陷分析与修复、程序分析与理解、代码维护、逆向工程、软件工程智能体等
2	数据集与评估 – 为LLM4Code设计的训练或评估数据集 – 数据集自动生成/增全 – LLM4Code的实证性研究
3	LLM4Code相关的模型设计和优化 – 模型架构设计 – 模型超参数调整 – 提示工程 – 预训练目标设计 – 模型对齐 – 模型优化、蒸馏、量化

🏆 本次研讨会将在开会期间颁发最佳论文奖（获奖论文数量不超过论文总数的10%）。

03 组织设置

Organizing Committee

	Prem Devanbu (UC Davis, USA)
	Yiling Lou (Fudan University, China)
	Arjun Guha (Northeastern University, USA)
	Lin Tan (Purdue University, USA)

	Zijian Wang (Amazon Q Developer Team, USA)
	Lingming Zhang (UIUC, USA)

Publicity Co-chairs

	Jiawei Liu (UIUC, USA)
	Xueying Du (Fudan University, China)

Web Co-chairs

	Yifeng Ding (UIUC, USA)
	Yuxiang Wei (UIUC, USA)

04 程序委员会

	Bram Adams Queen’s University, Canada
	Jacob Austin Google DeepMind, USA
	Edward Ayers Cogna Ltd, UK
	Alex Bezzubov JetBrains, Netherlands
	Tegawendé F. Bissyandé University of Luxembourg, Luxembourg
	Nghi Bui FPT Software AI Center, Viet Nam
	José Cambronero Google, USA
	Tse-Hsun (Peter) Chen Concordia University, Canada
	Shing-Chi Cheung The Hong Kong University of Science and Technology, China
	Loris D’Antoni UCSD, USA
	Zishuo Ding The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou), China
	Saikat Dutta Cornell University, USA
	Daniel Fried Carnegie Mellon University, USA
	Milos Gligoric UT Austin, USA
	Mark Harman Meta platforms and University College London, UK
	Jingxuan He UC Berkeley, USA
	Hong Jin Kang UCLA, USA
	Rauf Kurbanov JetBrains, Germany
	Qian Liu Sea AI Lab, Singapore
	David Lo Singapore Management University, Singapore
	Qinghua Lu CSIRO, Australia
	Linghui Luo AWS, Germany
	Thibaud Lutellier University of Alberta, Canada

	Pingchuan Ma The Hong Kong University of Science and Technology, China
	Kevin Moran University of Central Florida, USA
	Pengyu Nie University of Waterloo, Canada
	Mike Papadakis University of Luxembourg, Luxembourg
	Chao Peng ByteDance, China
	Hung Viet Pham York University, Canada
	Michael Pradel University of Stuttgart, Germany
	Weiyi Shang University of Waterloo, Canada
	Jun Sun Singapore Management University, Singapore
	Yuan Tian Queen’s University, Canada
	Michele Tufano Google, USA
	Song Wang York University, Canada
	Wenxi Wang The University of Virginia, USA
	Lili Wei McGill University, Canada
	Bowen Xu North Carolina State University, USA
	Eran Yahav Technion and Tabnine, Israel
	Jinqiu Yang Concordia University, Canada
	Wei Yang UT Dallas, USA
	He Ye Carnegie Mellon University, USA
	Jie Zhang King’s College London, UK
	Tianyi Zhang Purdue University, USA
	Yuqun Zhang Southern University of Science and Technology, China
	Ziqi Zhang UIUC, USA
	Thomas Zimmermann Microsoft Research, USA