一、生成式AI正在重塑測試工作流：從“手工編寫”到“智能協(xié)同”? 生成式AI已不再是測試領(lǐng)域的實驗性工具，而是成為?日常質(zhì)量保障流水線的核心引擎?。根據(jù)2025年行業(yè)調(diào)研，?75%的軟件企業(yè)已將生成式AI納入測試流程?，其滲透率遠…

在 ARM 嵌入式開發(fā)（尤其是信號處理、音視頻編解碼、傳感器數(shù)據(jù)處理）中，普通算術(shù)運算的 “數(shù)值回繞” 問題極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯誤，而**Q 飽和運算**是解決該問題的核心方案。在 ARM 嵌入式開發(fā)（尤其是信號處理、音視頻編…

AI測試工具的崛起與挑戰(zhàn) 隨著人工智能技術(shù)深入軟件測試領(lǐng)域，AI工具如生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、強化學(xué)習(xí)（RL）和自然語言處理（NLP）正重塑測試流程，提升效率與覆蓋率。然而，測…

1. 引言：打破“雙語言問題”的科學(xué)計算新范式 在很長一段時間里，科學(xué)計算和高性能工程領(lǐng)域被一種被稱為“雙語言問題”（Two-Language Problem）的現(xiàn)象所困擾?？茖W(xué)家和工程師們通常使用 Python 或 MATLAB 這樣的高級動態(tài)語言進行算…

1. 論文核心概要 (Executive Summary) 本論文提出了一種名為SCIR（Self-Correcting Iterative Refinement）的全新信息提取范式，旨在解決傳統(tǒng)大語言模型微調(diào)范式中存在的高訓(xùn)練成本及偏好對齊困難等核心痛點，通過引入“即插即用”的…

—— 揭秘 LLM 落地中的高昂成本與“版本陷阱”在 AI 浪潮下，很多企業(yè)和開發(fā)者都有一個共識：“想讓大模型在我的垂直領(lǐng)域（如醫(yī)療、金融、法律）表現(xiàn)好，必須進行微調(diào)（Fine-tuning）?！边@聽起來很美…

在 AI 落地應(yīng)用中，我們經(jīng)常遇到一種令人抓狂的現(xiàn)象： 你花大價錢微調(diào)了一個行業(yè)大模型，讓它處理信息提取（Information Extraction, IE）任務(wù)，比如從合同中提取條款或從病歷中提取診斷結(jié)果。 然而，…

無線網(wǎng)絡(luò)（Wi-Fi）和藍牙是我們每天都在用的技術(shù)，但你有沒有想過：當幾十臺手機同時在一個房間里搶網(wǎng)速時，為什么信號沒有在空氣中撞成一鍋粥？ 答案在于一套精心設(shè)計的“交通規(guī)則”。今天我們結(jié)合6張核心技術(shù)…