測試行業(yè)的智能化拐點(diǎn) 2025年全球測試自動(dòng)化滲透率突破65%（Gartner），但傳統(tǒng)腳本維護(hù)成本仍占據(jù)測試總時(shí)長40%。本文基于金融、電商領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)案例，解析如何通過AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)測試效率的指數(shù)級(jí)提升。 一、AI重構(gòu)測試核心環(huán)節(jié) 1.1 智能…

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(shí)驗(yàn)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(yuǎn)…

在 ARM 嵌入式開發(fā)（尤其是信號(hào)處理、音視頻編解碼、傳感器數(shù)據(jù)處理）中，普通算術(shù)運(yùn)算的 “數(shù)值回繞” 問題極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，而**Q 飽和運(yùn)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(hào)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、強(qiáng)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(jì)算新范式 在很長一段時(shí)間里，科學(xué)計(jì)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。科學(xué)家和工程師們通常使用 Python 或 MATLAB 這樣的高級(jí)動(dòng)態(tài)語言進(jìn)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(duì)齊困難等核心痛點(diǎn)，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(gè)共識(shí)：“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(jìn)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(jià)錢微調(diào)了一個(gè)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，…