《软件学报》专题征文——大模型下的软件质量保障
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《软件学报》专题征文——大模型下的软件质量保障
近年来，人工智能产业蓬勃发展，市场规模持续扩大，基于深度学习技术的智能软件已经渗透到社会和生活的方方面面。ChatGPT及一大批类似大模型的发展更是标志着信息社会进入大模型主导的新阶段，人与机器的交互更加自然高效，各行业出现新的服务和业务模式，科学研究也得到加速。
大模型背后是超大的参数规模、海量的训练数据和强大的计算资源，软件能力提升的同时其质量保障也越来越困难。相比传统软件的质量保障，大模型时代的软件质量保障需要面临更多的挑战：大模型支撑系统与框架的潜在缺陷；不断变化的基础设施导致系统演化困难；大模型行为本身缺乏可解释性与可信性；数据质量问题诱发的模型质量问题；伦理、道德和法律的约束使得软件应用困难；大模型赋能传统软件质量保障技术等。在这种局面下，亟需从软件工程的角度系统性地审视大模型时代下的软件质量保障方法，从而更好应对这一新兴领域中的新挑战。
基于此，本专刊将重点关注国内在大模型下的软件质量保障问题上的最新进展，内容主要涵盖面向大模型的质量保障研究(QA4LLM)，包括大模型的底层支撑系统，大模型的训练、推断、部署过程，以及大模型赋能应用等各个环节所面临的质量保障挑战，以及大模型赋能的软件质量保障研究(LLM4QA)，包括基于大模型的软件测试、基于大模型的缺陷检测、基于大模型的漏洞挖掘等。
经过第一轮评审的论文作者需要参加ChinaSoft2024会议并到会报告，之后特约编辑和编辑部根据复审情况和会议报告情况决定文章的最终结果，专刊将在2025年第6期出版。读者群体包括人工智能、软件测试、缺陷检测等多个领域的研究人员和工程人员。
专刊题目：大模型下的软件质量保障
特约编辑：王赞(天津大学) 王莹(东北大学) 陈碧欢(复旦大学) 姚远(南京大学) 张敏灵(东南大学)
出版时间：2025年第6期
一、征文范围
包括但不限于以下主题：
(1) 大模型支撑框架与系统的可靠性研究
(2) 大模型预测行为的可解释性与可信性研究
(3) 大模型应用部署中的可靠性研究
(4) 其他面向大模型的软件质量保障研究
(5) 基于大模型的软件测试研究
(6) 基于大模型的缺陷检测研究
(7) 基于大模型的漏洞挖掘研究
(8) 其他基于大模型的质量保障研究
二、投稿要求
1. 投稿方式：采用“软件学报在线投稿系统”(http://www.jos.org.cn)投稿。投稿时请选择投稿类型为“专刊投稿”，并在备注栏中注明“大模型下的软件质量保障”字样。
2. 稿件格式：参照《软件学报》论文格式(网站上提供了论文模版，可下载)。
3. 投稿文章未在正式出版物上发表过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投现象；保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)。
4. 其他事项请参阅投稿指南http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_fixed_content.aspx?id=instructions
5. 投稿作者需提交投稿声明；专刊投稿文章不收审理费。录用刊发文章收取软件学报标准版面费。发表之后，将按软件学报标准支付稿酬，并赠送样刊。
6. 通过第一轮评审的论文作者，需在ChinaSoft2024上做学术报告，根据论文修改情况和会议报告情况终审确定是否录用。
三、重要时间
收稿截稿时间：2024年8月26日
第一轮评审意见通知时间：2024年10月15日
提交修改稿时间：2024年10月30日
ChinaSoft2024作报告日期：2024年11月15-17日
终审结果发出日期：2024年12月2日
最终稿提交日期：2024年12月15日
出版时间：2025年第6期
