牛长安，南京大学软件学院毓秀青年学者。2025年6月于南京大学获软件工程博士学位。

研究聚焦智能软件工程（AI for Software Engineering），并积极探索具身智能。

在国际高水平会议/期刊发表多篇论文，

以第一作者获ICSE 2024 ACM SIGSOFT杰出论文奖（Distinguished Paper Award）。

更多信息：

中文主页：https://nougatca.github.io/zh/

English Homepage: https://nougatca.github.io/

研究方向

二进制程序理解：从无源码/无调试信息的二进制程序中恢复高层语义，包括高保真反编译、符号/类型恢复等。

智能代码优化：利用AI提升程序运行速度、内存占用、能耗等执行效率，同时保证功能正确。

代码智能与程序表征学习：代码表示学习、代码大模型预训练与评估。

具身智能：研究智能体在真实环境中的感知、推理、规划与行动，探索基础模型与机器人系统的结合。

招生

欢迎对人工智能、软件工程及具身智能感兴趣的本科生、研究生联系我！

我会提供全过程的科研指导，以发表符合毕业要求的高水平论文为培养目标。

团队在具身智能方向投入了大量资源，可提供企业级研发平台以及相关企业的实习和就业机会。

如果你积极主动并愿意认真投入科研，欢迎发送邮件至 nca {at} nju.edu.cn。

代表论文

[1] Kuo Chi, Chuanyi Li, Zhou Yang, Changan Niu, Bin Luo, David Lo, Vincent Ng. ToCoLo: A File-level Context-aware Approach for User Review-based Code Localization. TOSEM 2026. (CCF-A)

[2] Kuo Chi, Changan Niu, Zhou Yang, Chuanyi Li, Yi Feng, Jidong Ge, Bin Luo, David Lo, Vincent Ng. YourCoLo: Leveraging One-to-Many Relationships and Inter-Code Connections for User Review-Based Code Localization. TOSEM 2026. (CCF-A)

[3] Changan Niu, Ting Zhang, Chuanyi Li, Bin Luo, Vincent Ng. On Evaluating the Efficiency of Source Code Generated by LLMs. FORGE 2024.

[4] Changan Niu, Chuanyi Li, Vincent Ng, David Lo, Bin Luo. FAIR: Flow Type-Aware Pre-Training of Compiler Intermediate Representations. ICSE 2024. (CCF-A, ACM Distinguished Paper Award)

[5] Changan Niu, Chuanyi Li, Vincent Ng, Dongxiao Chen, Jidong Ge, Bin Luo. An Empirical Comparison of Pre-Trained Models of Source Code. ICSE 2023. (CCF-A)

[6] Changan Niu, Chuanyi Li, Vincent Ng, Bin Luo. CrossCodeBench: Benchmarking Cross-Task Generalization of Source Code Models. ICSE 2023. (CCF-A)

[7] Changan Niu, Chuanyi Li, Bin Luo, Vincent Ng. Deep Learning Meets Software Engineering: A Survey on Pre-Trained Models of Source Code. IJCAI 2022. (CCF-B)

[8] Changan Niu, Chuanyi Li, Vincent Ng, Jidong Ge, Liguo Huang, Bin Luo. SPT-Code: Sequence-to-Sequence Pre-Training for Learning Source Code Representations. ICSE 2022. (CCF-A)