近日，软件工程与程序设计语言领域国际顶级学术会议OOPSLA 2026在美国加利福尼亚州奥克兰举行。信息学院副教授王焱在会上发表研究成果“T-REX: Teaching Large Language Models to Reason with Verbalized Execution Semantics”并作学术报告。

该研究由信息学院师生团队联合完成，王焱与2021级计算机科学与技术专业本科生丁玲、2023级计算机技术专业硕士研究生孙杰陈为共同第一作者，来自美国得克萨斯大学、中佛罗里达大学、浙江大学和耶鲁大学等高校的学者共同参与本项研究。

T-REX论文首页及ACM Artifacts评估双徽章认证

研究团队针对当前大语言模型对程序运行过程理解不足的问题，提出了一种基于执行语义学习的新方法T-REX。该方法利用程序实际运行过程中产生的信息，引导大语言模型学习程序状态变化和执行逻辑，从而提升模型对程序运行行为的理解与推理能力。实验结果表明，T-REX能够显著提升大语言模型对程序执行过程的预测能力，在多个公开基准测试中取得了优于现有主流方法的效果，并在部分任务中超过GPT-4o等先进模型。该项研究成果有助于提升大模型在程序分析、错误检测和软件调试等任务中的表现，为人工智能赋能软件开发提供了全新的技术路径。

OOPSLA 2026（ACM SIGPLAN Conference on Object-Oriented Programming, Systems, Languages, and Applications）是软件工程与程序设计语言领域国际顶级学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。会议聚焦软件工程、程序分析、程序设计语言以及人工智能辅助软件开发等前沿研究方向，为全球相关领域学者提供学术交流平台。

本次成果的发表，体现了我校科研团队在“AI+软件工程”前沿交叉领域的创新能力，以及在拔尖创新人才培养方面取得的显著成效。

撰稿：王焱；审稿：章宁、高胜
编辑：王鑫宇；审核：李营