马克·温特林厄姆
（Mark Winteringham）
质量工程师 课程总监
《Testing Web APIs》作者
马克·温特林厄姆（Mark Winteringham）是一名质量工程师、课程总监，也是Testing Web APIs一书的作者。他是基于风险的现代测试实践、基于整体的自动化策略、行为驱动开发和探索性测试技术的倡导者。
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用好LLM的三大要素
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彭鑫
复旦大学计算与智能创新学院副院长 教授
国家级高层次人才计划入选者。中国计算机学会（CCF）杰出会员、软件工程专委会副主任、开源发展委员会常务委员，中国汽车工程学会汽车基础软件分会副主任，《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编（Co-Editor），《ACM Transactions on Software Engineering and Methodology》、《Empirical Software Engineering》、《Automated Software Engineering》、《软件学报》等期刊编委。2016年获得“NASAC青年软件创新奖”，2023年入选上海市东方英才拔尖项目，2024年获得“中创软件人才奖”。主要研究方向包括软件智能化开发、云原生与智能化运维、泛在计算软件系统、智能网联汽车基础软件等。研究工作多次获得IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖、ICSM最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖、IEEE TCSE杰出论文奖等奖项。担任2022年与2023年CCF中国软件大会（CCF ChinaSoft）组织委员会主席与程序委员会共同主席，以及ICSE、FSE、ASE、ISSTA、ICSME、SANER等会议程序委员会委员。
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基于大模型的智能化开发：复杂系统视角下的一点思考与探索
大模型及Agent等AI技术的发展助推软件开发进入智能化时代。当前，代码补全、代码生成、代码解释、缺陷检测等局部化的智能辅助支持已经在软件开发实践中得到了广泛应用，全自动的应用生成与缺陷修复也有一定的研究与应用。然而，深入研究相关企业实践后可以发现，系统复杂性已经成为相关智能化方法和工具落地应用的主要障碍。本次报告将在分析智能化开发中的系统复杂性问题的基础上，针对新应用开发、复杂软件维护、缺陷/漏洞检测三类开发任务介绍我们的一些初步探索。
齐彦松
字节跳动 用户增长测试团队负责人
历年负责过搜索、中台等业务测试和团队管理工作，拥有十余年的质量领域从业经验。现就职于字节跳动，任用户增长测试团队负责人，同时带领团队孵化多个行业领先的智能化测试技术，完成规模化推广落地。
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质量大模型演进之路
随着大模型技术在质量领域的深度探索与应用实践，质量大模型正从概念验证加速走向规模化落地，其在自动化测试、缺陷预测、根因分析等核心环节替代人工、提升效能的方案日益成熟，推动如需求缺陷预测引擎、代码级Bug定位器、智能测试用例生成器等众多智能化质量工具深度集成到研发、测试、运维全流程之中，显著重塑质量保障体系。本次演讲将聚焦质量大模型的核心理念与发展脉络，并结合典型案例，深入剖析其在研发全流程中的具体落地应用实践与价值收益，同时对质量大模型未来的技术突破、应用场景拓展进行深度探讨与前瞻预测。
内容大纲
1. 智能化技术在质量领域的发展
2. 质量大模型的概念和落地验证
3. 关键质量大模型技术探索（智能分级、智能测试和智能评测）
4. 质量大模型未来演进方向探索
敬请期待
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敬请期待
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