我们正在进入智能化时代，人工智能（AI）已取得了巨大成功，并被广泛应用于学术和工业领域，特别是最近大型语言模型（LLM）取得了突飞猛进的发展，将人工智能推向了一个新的高度，使更多不同的应用和工业领域获得了智能，并增强了它们的能力，例如人与机器的交互更加自然高效，各行业出现新的服务和业务模式，科学研究也得到加速。在各行业和学术界的见证下，LLMs 作为人工智能技术的一场新革命，已在各领域的各种自然语言任务中展示出了人类的竞争能力。具有代表性的 LLM 应用程序，如ChatGPT、GPT和Llama，被认为是通用人工智能（AGI）的早期基础，已经成为通用人工智能发展的突破口。但最近出现的一些可信性问题和LLMs 中表现出的问题（如鲁棒性和幻觉）已经引起了广泛关注，如果不能妥善解决这些问题，LLMs 的广泛应用在实践中可能会受到极大阻碍。

大模型背后是超大的参数规模、海量的训练数据和强大的计算资源，软件能力提升的同时其质量保障也越来越困难。相比传统软件软件工程，大模型时代的软件工程需要面临更多的挑战：大模型支撑系统与框架的潜在缺陷；不断变化的基础设施导致系统演化困难；大模型行为本身缺乏可解释性与可信性；数据质量问题诱发的模型质量问题；伦理、道德和法律的约束使得软件应用困难。在这种局面下，亟需从软件工程的角度系统性地审视大模型时代下的软件质量保障方法，从而更好应对这一新兴领域中的新挑战。本专刊立足于软件工程领域，探讨在大模型时代软件工程技术的新发展与新趋势，特别是基于大模型的需求分析、设计和如何利用大模型技术进行自动代码生成、测试和形式化验证等，同时研究如何利用软件工程理论和方法保证基于大模型的软件系统的质量和安全。

所有投稿经过第一轮评审的论文作者需要参加ChinaSoft2025会议并到会报告，之后特约编辑和编辑部根据复审情况和会议报告情况决定文章的最终结果，专刊将在2026年第8期出版。读者群体包括软件工程和人工智能等多个领域的研究人员和工程人员。

专刊题目：大模型与软件工程
特约编辑：聂长海（南京大学）王璐（西安电子科技大学）王莹（东北大学）姜艳杰（北京大学）张敏灵（东南大学）
出版时间：2026年第8期

一、征文范围
包括但不限于以下主题：
（1）大模型应用部署中的可靠性研究
（2）基于大模型的代码生成与优化
（3）基于大模型的缺陷与漏洞挖掘研究
（4）基于大模型的分析测试与度量技术
（5）面向大模型的分析测试与度量技术
（6）生成式人工智能（GenAI）赋能智能体或大模型支撑框架与系统的可靠性研究
（7）生成式人工智能（GenAI）赋能智能体或大模型预测行为可解释性与可信性研究
（8）生成式人工智能（GenAI）赋能智能体所面临的关键挑战，以及基于大模型的智能系统的质量保障
（9）大模型如何赋能软件工程？
（10）软件工程如何赋能大模型？

二、投稿要求
1. 投稿方式：采用“软件学报在线投稿系统”(http://www.jos.org.cn)投稿。投稿时请选择投稿类型为“专刊投稿”，并在备注栏中注明“大模型与软件工程”字样。
2. 稿件格式：参照《软件学报》论文格式(网站上提供了论文模版，可下载)。
3. 投稿文章未在正式出版物上发表过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投现象；保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)。
4. 其他事项请参阅投稿指南http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_fixed_content.aspx?id=instructions
5. 投稿作者需提交投稿声明；专刊投稿文章不收审理费。录用刊发文章收取软件学报标准版面费。发表之后，将按软件学报标准支付稿酬，并赠送样刊。
6. 通过第一轮评审的论文作者，需在ChinaSoft2025上做学术报告，根据论文修改情况和会议报告情况终审确定是否录用。

三、重要时间
截稿时间：2025年9月8日
第一轮结果通知日期：2025年10月29日
提交修改稿时间：2025年11月13日
ChinaSoft2025作报告日期：2025年11月28-30日
最终结果通知：2025年12月20日
出版时间：2026年第8期