주치하오

주치하오(영어: Qihao Zhu, 중국어 간체자: 朱琪豪)는 중화인민공화국의 컴퓨터 과학자이자 인공지능 연구원이다. 베이징 대학교에서 컴퓨터과학 박사학위를 받았고(지도교수: Yingfei Xiong, Lu Zhang), 프로그램 수리·코드 생성·코드 검색 등 소프트웨어 공학과 대형 언어 모델(LLM)의 접점에서 연구를 수행했다. DeepSeek‑AI 소속 연구원으로서 코드 특화 LLM 시리즈인 DeepSeek‑Coder(2024)와 Mixture‑of‑Experts 구조의 DeepSeek‑Coder‑V2(2024), 수학 정리 증명 모델인 DeepSeek‑Prover‑V2(2025) 개발에 공저자로 참여했다.

 생애와 학력 
주치하오는 베이징 대학교에서 컴퓨터과학 박사과정을 밟았으며, 2024년에 박사학위를 취득했다. 지도교수는 Yingfei Xiong와 Lu Zhang이었다. 박사과정 동안 코드 생성과 자동 프로그램 수리, 코드 검색을 주제로 AAAI, ESEC/FSE, ASE, IJCAI, ICSE 등 주요 국제 학회에 논문을 게재했다.

 연구 분야와 성과 
 코드 생성(AAAI 2019·2020): 문법 구조를 반영한 CNN 디코더와 트리 기반 트랜스포머(“TreeGen”)를 제안해, 자연어로부터 프로그램을 생성하는 모델의 장기 의존성 문제와 문법 제약 반영 문제를 다뤘다.
 코드 검색(ASE 2020): 자연어‑코드 식별자 겹침(overlap)을 특징으로 포착하는 OCoR 모델을 제안했다.
 자동 프로그램 수리(ESEC/FSE 2021, ICSE 2023): 문법 지시(edit) 디코더(Recoder)와 타입 규칙 학습 기반 수리 모델(Tare)을 통해 전통적 접근과 기존 딥러닝 기반 방법의 한계를 개선했다.
 코드 특화 LLM(2024): DeepSeek‑Coder 및 DeepSeek‑Coder‑V2의 공저자로 참여했다. V2는 MoE 기반으로 338개 언어, 128K 문맥 길이를 지원하고 수학·코딩 벤치마크에서 최고 수준 성능을 보였다.
 형식 추론 LLM(2025): DeepSeek‑Prover‑V2의 공저자로서 Lean 4 환경의 정리 증명 성능을 개선하는 강화학습 기반 구조를 개발했다.

 경력 
 2019–2024: 베이징 대학교, 컴퓨터과학 박사과정(지도교수: Yingfei Xiong, Lu Zhang)
 2024–현재: DeepSeek‑AI, 연구원(코드 생성·논리 추론 LLM)
 2024: DeepSeek‑Coder 논문 공저(1.3B–33B 파라미터 코드 LLM 시리즈)
 2024: DeepSeek‑Coder‑V2 논문 공저(16B·236B MoE; 338개 언어·128K 컨텍스트)
 2024: ISSTA 2024 ‘Synthesis‑Based Enhancement for GUI Test Case Migration’ 공동 저자
 2025: DeepSeek‑Prover‑V2 논문 공저(형식 정리 증명 LLM)

 연구 및 학문적 관점 
주치하오는 “전체 코드를 다시 생성하기보다 필요한 수정만을 명시적으로 제안하는” 편집 중심 수리 패러다임(Recoder)과, “언어 체계의 타입 규칙을 신경망이 학습하도록 돕는” 타입 인식 수리(Tare)를 통해 프로그램 수리의 신뢰성과 일반화를 강화했다. 코드 생성 분야에서는 문법 규칙과 추상 구문 트리(AST)를 직접 반영하는 구조 설계를 통해 장기 의존성과 구조 표현 문제를 해결하려 했다. 대형 언어 모델 측면에서는 코드·수학 데이터의 비중을 높이고 장문맥을 지원하는 MoE 설계를 공동 개발하여, 도메인 특화 성능을 종합적으로 끌어올렸다. 또한 형식 추론 라인에서는 비형식적 사고 과정과 형식 증명을 연계하는 학습 절차를 도입했다.

 수상 
 Peking University President Scholarship(총장상), May 4th Scholarship, Guanghua Scholarship 등 장학·우수상 다수.

 학술 봉사 
 AAAI, ICSE, FSE, IJCAI, ASE 등 주요 학회 심사 참여.

 논문 
 주치하오 외 (2024). 〈DeepSeek‑Coder‑V2: 폐쇄형 모델의 장벽을 넘는 코드 지능〉(DeepSeek‑Coder‑V2: Breaking the Barrier of Closed‑Source Models in Code Intelligence). arXiv. doi:10.48550/arXiv.2406.11931.
 코드와 수학 데이터의 비율을 높여 Mixture‑of‑Experts 구조의 코드 특화 LLM을 제시한다. 338개 프로그래밍 언어와 128K 문맥 길이를 지원하도록 설계한다. 인스트럭션·강화학습 정렬을 통해 코드 생성·수정·이해 성능을 높인다. 여러 공개 벤치마크에서 동시대 폐쇄형 모델에 근접하거나 우수한 결과를 보인다. 코드·수학 영역에서 장문맥 처리의 이점을 구체적으로 검증한다.
 궈다야; 주치하오 외 (2024). 〈DeepSeek‑Coder: 대형 언어 모델과 프로그래밍의 접점〉(DeepSeek‑Coder: When the Large Language Model Meets Programming—The Rise of Code Intelligence). arXiv. doi:10.48550/arXiv.2401.14196.
 1.3B–33B 규모의 코드 특화 LLM 시리즈와 학습 말뭉치 구성 방식을 제시한다. 채움형 과제와 16K 컨텍스트 창으로 코드 생성을 정밀화한다. HumanEval 등 표준 벤치마크에서 동시대 공개 모델 대비 우위를 보인다. 상용 활용을 고려한 관대한 라이선스를 채택한다. 코드 인텔리전스 연구 재현성을 높인다.
 Z.Z. Ren; Zhihong Shao; Junxiao Song; Huajian Xin; Haocheng Wang; Wanjia Zhao; Liyue Zhang; Zhe Fu; Qihao Zhu 외 (2025). 〈DeepSeek‑Prover‑V2: 부분목표 분해 강화학습으로 고도화한 형식 추론〉(DeepSeek‑Prover‑V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition). arXiv. doi:10.48550/arXiv.2504.21801.
 Lean 4 환경의 정리 증명에 맞춘 오픈소스 LLM을 제시한다. 비형식적 사고 과정과 형식 증명을 연결하는 학습 절차를 도입한다. 부분목표 분해와 강화학습으로 복잡한 증명 절차를 단계화한다. MiniF2F, PutnamBench 등에서 최신 성능을 달성한다. 형식·비형식 추론 간의 성능 격차 축소 가능성을 보인다.
 주치하오; 쑨쩌위 외 (2021). 〈문법 지시 편집 디코더에 기반한 자동 프로그램 수리〉(A Syntax‑Guided Edit Decoder for Neural Program Repair). ESEC/FSE 2021. doi:10.1145/3468264.3468544.
 수정 가능한 편집 단위를 직접 생성하는 디코더를 도입한다. 문법 제약을 provider/decider 구조로 강제한다. 데이터셋 다수에서 기존 기법 대비 수리 수를 크게 늘린다. 프로젝트 특화 식별자 생성을 위해 플레이스홀더를 사용한다. 재현 가능한 실험과 공개 패치를 제공한다.
 주치하오 외 (2023). 〈타입 인식 신경 프로그램 수리〉(Tare: Type‑Aware Neural Program Repair). ICSE 2023. doi:10.1109/ICSE48619.2023.00126.
 타입 규칙을 학습하도록 유도하는 표현 설계로 수리의 정합성을 높인다. 코드의 타입 제약을 신경망이 직접 활용하게 한다. 기존 수리 모델 대비 정답 패치 수를 유의미하게 향상한다. 다양한 데이터셋과 결함 유형에서 일반화 성능을 보인다. 구현과 데이터셋을 공개해 재현성을 보장한다.
 주치하오; 쑨쩌위 외 (2020). 〈OCoR: 겹침 인식 코드 검색기〉(OCoR: An Overlapping‑Aware Code Retriever). ASE 2020. doi:10.1145/3324884.3416530.
 자연어‑코드 간 식별자 겹침 정보를 특성으로 사용한다. 문자 단위 임베딩과 겹침 행렬로 유사도를 계산한다. 두 개의 공개 데이터셋에서 최신 성능을 보인다. 모델 구성 요소별 성능 기여를 분해 분석한다. 코드 재사용 효율을 높이는 검색 방식을 제시한다.
 쑨쩌위; 주치하오 외 (2019). 〈코드 생성을 위한 문법 기반 구조적 CNN 디코더〉(A Grammar‑Based Structural CNN Decoder for Code Generation). Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 33 (1). doi:10.1609/aaai.v33i01.33017055.
 코드 생성을 문법 규칙 예측 문제로 재구성한다. 트리 기반 합성곱과 주의집중 풀링으로 구조 정보를 보존한다. 장기 의존성이 큰 코드 시퀀스에서 RNN의 한계를 보완한다. 표준 벤치마크에서 선행 연구 대비 성능을 높인다. 구성 요소 제거 실험으로 기여를 검증한다.
 쑨쩌위; 주치하오 외 (2020). 〈TreeGen: 트리 기반 트랜스포머 코드 생성기〉(TreeGen: A Tree‑Based Transformer Architecture for Code Generation). Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 34 (5). doi:10.1609/aaai.v34i05.6430.
 트리 구조 인코더와 트랜스포머 주의 메커니즘을 결합한다. 장거리 의존성과 문법 제약을 동시에 반영한다. 파이썬·자연어 의미분석 벤치마크에서 정확도를 개선한다. 구성 요소별 성능 기여를 분해해 설명한다. 코드 생성의 구조적 표현 중요성을 확인한다.

 대외 활동 
 ISSTA 2024 행사 등록·프로필(DeepSeek‑AI 소속, 개인 홈페이지·깃허브 링크 수록).

 평가 
DeepSeek‑Coder‑V2는 코드·수학 작업에서 장문맥·다언어 지원을 통해 동시대 공개 모델 대비 우수한 성능을 보였고, 일부 지표에서 폐쇄형 모델과 유사한 수준에 도달했다는 평가가 기술 보고서에 제시되었다. DeepSeek‑Prover‑V2는 부분목표 분해 기반 강화학습 절차로 Lean 4 정리 증명에서 최신 성능을 보고했다.

 연표 

 외부 링크 
 개인 홈페이지
 Google Scholar 프로필
 GitHub

 각주 

분류:중국의 컴퓨터 과학자
분류:베이징 대학 동문
분류:인공지능