# Zhihan Jiang [[The Chinese University of Hong Kong]] の [[Michael R. Lyu]] グループに属する研究者(メール [email protected])。[[LogPilot]] の筆頭著者。(Source: [[@2025__ASE__LogPilot - Intent-aware and Scalable Alert Diagnosis for Large-scale Online Service Systems]]) ログ解析・ログ parsing・障害診断を専門とする。LogPilot の参考文献には本人が筆頭/共著の関連研究が多く、ログ parsing の大規模評価(A large-scale evaluation for log parsing techniques、ISSTA 2024)・LLM ベースのログ parsing(LILAC、FSE 2024)・LLM 訓練の障害をログから診断する L4(FSE Companion 2025)・ログからの fault-indicating 情報抽出(ISSRE 2024)などが含まれる。 [[LLMPrism]](DSN 2025)の筆頭著者でもある。ネットワークフローデータだけから LLM 訓練ジョブを認識し並列化戦略とタイムラインを再構築する、初のブラックボックス性能診断システムを主導した。本人の研究関心がログ解析から LLM 訓練プラットフォームの性能診断へ広がっていることを示す。(Source: [[@2025__DSN__LLMPrism - Black-box Performance Diagnosis for Production LLM Training Platforms]]) [[@2025__ESEC-FSE__L4 - Diagnosing Large-scale LLM Training Failures via Automated Log Analysis|L4]](FSE Companion '24 / arXiv 2503.20263)の筆頭著者。Platform-X の 428 件の LLM 訓練障害の実証研究と、cross-job/spatial/temporal の 3 パターンに基づくログベース障害診断フレームワーク L4 を主導する。(Source: [[@2025__ESEC-FSE__L4 - Diagnosing Large-scale LLM Training Failures via Automated Log Analysis]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__ASE__LogPilot - Intent-aware and Scalable Alert Diagnosis for Large-scale Online Service Systems]] / [[@2025__DSN__LLMPrism - Black-box Performance Diagnosis for Production LLM Training Platforms]] / [[@2025__ESEC-FSE__L4 - Diagnosing Large-scale LLM Training Failures via Automated Log Analysis]] - 所属: [[The Chinese University of Hong Kong]] - 関連研究者: [[Michael R. Lyu]](指導) / [[Tieying Zhang]] - 関連プロダクト: [[LogPilot]] - 概念: [[ログ解析]] / [[根本原因分析]]