近日，江西师范大学计算机信息工程学院“AI安全与治理”科研团队黄箐博士的最新研究成果被国际顶级期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(IEEE TKDE)录稿待刊，论文题目为“SE Factual Knowledge in Frozen Giant Code Model: A Study on FQN and its Retrieval”。江西师范大学为论文的第一署名单位，合作单位还包括澳大利亚CSIRO Data61 SE4AI团队和复旦大学。《IEEE TKDE》是中国计算机学会推荐的数据库、数据挖掘和内容检索领域的A类期刊，也是国际公认的最权威和最具影响力的数据与知识工程领域顶级期刊之一。

该论文系统性地分析了大型预训练代码模型（PCM）CoPilot中的软件工程（SE）事实知识存储与检索方法，特别关注API的完全合格名称（FQN）。基于FQN数据分布，本文设计了一种新型轻量级上下文学习方法，用于高精度的FQN推理。系统实验结果表明，PCM能够存储多种FQN知识，并通过上下文学习方法实现高效检索。此外，扩展研究显示，该方法还可用于检索代码模型中嵌入的其他SE事实知识。最后，论文讨论了在软件工程任务中改进人机交互的多种机会。

图1技术框架图