研究室集训 — 发表研究提案

9月，研究室举行了年度集训。这是为期数天的集中研究发表与讨论，也是我第一次正式向全组发表研究提案。

什么是研究室集训

在日本的研究室，"合宿"是一项传统活动——整个研究室的成员聚集在校外，集中进行研究发表和讨论。每个成员展示自己目前的进展或未来计划，所有人一起提供反馈。

和每周的例会不同，集训更加沉浸。一整天都在思考研究，轻松的环境也促进了更深入的交流。

我的研究提案

我的研究提案聚焦于利用生成AI技术提升软件测试效率。具体来说，我在探索如何将扩散模型和GAN应用到模糊测试工具的测试输入生成中。

发表内容包括：

• 问题定义 — 为什么传统模糊测试在生成有针对性的测试输入方面效率不高
• 提出的方法 — 利用生成模型生成能够最大化代码覆盖率的输入
• 相关工作 — AI与软件测试交叉领域的现有研究
• 初步计划 — 里程碑和预期时间线

来自不同研究背景的同学们的反馈非常有价值。有些人指出了我没有考虑到的方面，讨论帮助我完善了研究方向。

即将到来的FOSE2025

集训结束后，我也确认了11月初在FOSE2025（软件工程基础研究会）进行海报发表的计划。这将是我第一次在研究室外进行学术发表，既兴奋又紧张。

海报将展示研究的初期阶段内容，是一个从日本软件工程学术社区获取反馈的宝贵机会。

收获

通过集训，我重新体会到了几点：

• 早发表比完美发表更好 — 对粗糙想法的反馈比独自打磨更有用
• 不同的视角很重要 — 完全不同领域的人有时能发现你一直忽略的缺陷或机会
• 研究是社交活动 — 最好的想法往往不是从论文中来，而是从对话中来

期待FOSE2025，到时候再写那次的经历。

对软件测试或AI for SE研究感兴趣的朋友，欢迎通过邮件或 GitHub 联系我。