软件与微电子学院博士生论文被软件工程领域国际顶级会议FSE 2026录用

近日，软件与微电子学院博士生张凌哲的论文“E2E-REME: Towards End-to-End Microservices Auto-Remediation via Experience-Simulation Reinforcement Fine-Tuning”被第34届ACM国际软件工程基础会议（The 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering, FSE 2026）录用。

该论文聚焦基于大语言模型的微服务系统自动修复这一前沿方向，针对现有方法普遍存在的若干关键问题展开研究。已有方法依赖人工设计提示词而且大语言模型更多承担将文本指令转换为Ansible Playbook的角色，难以实现从故障诊断到系统恢复的端到端自动修复。此外，由于缺乏运行时状态信息的有效引导，生成的修复脚本与真实系统运行状态脱节从而影响修复效果；而对GPT-4、LLaMA-2 70B等超大规模模型的依赖，也带来了较高的部署与推理成本。论文构建了软件自动修复测试基准MicroRemed，并提出了基于经验模拟强化微调的端到端微服务自动修复方法E2E-REME。该方法能够根据诊断报告直接生成可执行的Ansible Playbook，并基于ThinkRemed多智能体框架，将修复过程组织为探测、执行和验证反思三个阶段，通过专家监督微调、仿真强化微调和真实偏好对齐三阶段训练，提升模型的修复准确性与实用性。实验结果表明，MicroRemed基准具有较强挑战性：即使在简单难度场景下，现有通用大语言模型的自动修复准确率仍难以超过50%。在典型微服务系统上的实验进一步表明，E2E-REME的修复准确率显著优于9种代表性大模型，展现出良好的应用前景。

FSE是软件工程领域最具影响力的国际顶级学术会议之一，与ICSE、ASE并称软件工程领域“三大会”，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议。此外，张凌哲同学（导师：李影教授）的另两篇论文“Efficient Failure Management for Multi-Agent Systems with Reasoning Trace Representation”和“RuntimeSlicer: Towards Generalizable Unified Runtime State Representation for Failure Management”，以及学院博士生段馳茗（导师：李影教授）的论文“AIMS: A Content-Aware Resource Management Approach for AI Assistant Systems”也被FSE 2026 IVR Track录用。

此次多篇论文入选FSE 2026，充分体现了学院在软件工程、AIOps与AI系统方向的持续创新能力。