2019 年 3 月 26 日，应计算机科学与技术学院崔江涛教授邀请，英国兰卡斯特大学副教授王峥博士来学校交流访问，并且于当天上午在北校区新科技楼1012报告厅为广大师生作了一场名为 “Machine Learning in Compilers” 的学术报告。报告由计算机科学与技术学院赵韩强副院长和王小兵副教授共同主持。
王峥博士拥有多年海内外知名高校求学经历以及丰富的研究经验，从自己的项目研究成果出发，详细介绍了机器学习在编译器参数优化中的应用。他以形象的例子为切入点（宇宙中目前可知的原子数是 10 的 82 次方，而编译器的优化选项组合数有 10 的 400 次方），引入编译器参数的巨大优化空间。如何快速找到合适的优化选项，寻找合适的依赖关系，建立合适的优化模型就是其所在研究小组的兴趣所在。接下来，他针对测试程序集不足的问题，利用 LSTM（Long Short-Term Memory）网络生成高仿真代码，利用多种机器学习分类模型的融合进行程序样本的分类和标记，自动提取程序特征，最终自动选取合适的编译优化选项，实现编译器的优化技术。最后，他用现场演示给大家展示了该优化技术的效果。
王峥博士的精彩报告引来阵阵掌声，同学们均表示收获颇丰，对相关领域的兴趣也更加浓厚。与此同时，在会议过程中，他与在场师生积极互动，就该报告的诸多细节进行了详细的讨论。他也耐心细致地答疑解惑，针对同学们的提问进行了详细的解答。计算机科学与技术学院相关老师也参加了次此报告。会议结束后，还有不少与会的老师同学与王峥博士进行了深入的交流。计算机科学与技术学院相关老师也参加了此次报告。
个人简介：王峥 博士，英国兰卡斯特大学副教授（将于 2019 年 7 月加入利兹大学），主要研究方向是编译技术及并行程序优化。于 2011 年在英国爱丁堡大学取得博士学位，此前在 IBM 中国研究院从事并行编程模型的研究工作。目前已经在并行计算及编译器相关的高水平会议和期刊发表50余篇相关论文。部分工作获得 ACM/IEEE PACT 2010, PACT 2017, CGO 2017 以及 CGO 2019的最佳论文奖，以及 ACM/IEEE PACT 2010, CGO 2013 大会最佳报告奖等国际顶级会议的最佳论文奖，ACM CCS 2018 最佳论文提名。相关工作被 10 多所大学在编译课程中选讲，其中包括美国卡内基梅隆大学和美国加州伯克利大学。
