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每日一博 | 如何更有效地说服开发人员接受你的 BUG?

把BBS的文章拿来总结一下。有的公司很正规,不需要测试直接同开发人员进行打交道。但是对于规模较小的项目团队或者处于起步阶段的公司里面的测试人员来说,与开发打交道是一件不可避免的事情。 当处于这种状况时,如何和开发打交道更多的是一个沟通的技巧。 超越自我says: 首先,要确保自己能重现BUG的过程;(要真正能模拟到该问题的存在) 其次,要将系统出现BUG给用户带来的影响要逐一解释和说明,让开发人员真正了解问题的所在,也节省开发人员的时间, 并分析系统存在瓶颈会引起更多问题, 再次,也要分析修改BUG后,将会带来什么问题,用户是否可接受?并要把修正BUG所引起的问题减少, 而不是增加另外的BUG,而通过自己对系统的熟悉程度,开发人员 也会对测试人员提交的BUG引起足够的关注度和重视,从而让BUG彻底解决, 最后,通过开发人员对BUG的修正,自己也进行一次回归测试,让开发人员觉得测试人员是对质量的负责,而不是针对开发人员,以便利于下一次问题的提交和修正! 总之:测试人员是对产品质量,而不是针对某一个人,而且也要把BUG及时提交,不要错过提交BUG的最佳时间, 因为BUG越不解决,积累的问题...

神经机器翻译推断阶段信心校准研究

本论文由腾讯 AI Lab 和清华大学合作完成,作者提出了一种评估神经机器翻译模型在推断场景下信心校准偏差的方法,并发现Transformer模型的信心尽管在训练场景中校准较好,但是在推断场景中仍然存在较大的校准偏差。以下为论文的详细解读。 On the Inference Calibration of Neural Machine Translation 基于概率的机器学习模型在给出预测结果的同时,往往会输出一个对应的信心指数(i.e., confidence),该信心指数可以代表模型对自身预测结果的正确性的一个估计。在金融、医疗等安全等级较高的场景中,我们希望模型不但有较好的预测精度(i.e., accuracy),并且能够做到“知之为知之,不知为不知”,对预测结果的正确性有准确的估计。 我们可以设想一个场景:在一个共同抗击疫情的各国联合医疗队中,各国医护人员可以使用机器翻译系统进行交流。在涉及患者病情的关键性描述中,我们要求机器翻译系统要如实反映其对翻译结果的信心。对于模型不自信的翻译结果,我们可以请语言专家有针对性的进行后处理,对于大部分模型自信的结果,我们可以直接使用。由此可...

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