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大模型 “智变” 软件测试,哪些测试服务商率先进阶破局?

在当下 AI 浪潮汹涌澎湃的时代,大模型已然成为推动众多行业变革的关键力量,软件测试行业也不例外。以 ChatGPT、DeepSeek、文心一言、豆包、Kimi 等为代表的 AI 大模型纷纷入市,凭借其强大的能力,重塑着软件测试的格局。 大模型与软件测试行业紧密相连,为行业带来了前所未有的机遇与变革。从智能化与自动化层面来看,软件测试正大步迈向新的发展阶段。以往,测试人员在编写测试脚本时,往往要耗费大量时间和精力进行手动输入,不仅流程烦琐,而且极易出现人为失误。如今,AI 大模型的出现彻底改变了这一局面。测试人员只需以自然语言描述测试需求,AI 便能迅速生成精准的测试脚本。同时,AI 通过对海量过往测试数据及日志的深度挖掘和分析,能够基于历史经验精准预测软件中潜在的缺陷。这一智能化的测试方式,不仅大幅提升了测试效率,还显著减少了测试遗漏的情况,让测试人员得以从重复、基础的测试工作中解放出来,将更多的精力投入到更具价值的深度测试任务中,为企业节省了大量的时间和人力成本,有效提升了整体运营效率。 在测试工具与技术方面,AI 大模型的深度融入引发了重大变革。以 DeepSeek-V3 为例,...

个人开发者也能训练推理模型?GRPO 技术详解

编者按: 还在为训练推理模型烧光算力预算而发愁?当开源小模型遇上数学题就"智商掉线",如何低成本突破性能瓶颈? 传统 RLHF 动辄百万级算力投入,让多少团队在强化学习门前望而却步;格式混乱、逻辑断层、答案偏差------这些模型推理的顽疾是否也在阻碍你的 AI 产品落地? 本文深入解析 DeepSeek 团队突破性的 GRPO(群组相对策略优化)技术,这项创新将强化学习所需计算资源几乎减半,甚至可以结合 LoRA 在普通消费级 GPU 上进行模型训练。作者通过亲身实践,成功在仅需 16GB 显存的环境下将 1B 参数的 Llama 3.2 转化为推理模型(后续文章会分享相关细节),完全颠覆了传统强化学习的资源需求认知。 作者 | Greg Schoeninger 编译 | 岳扬 不久前,我们深入研究了 DeepSeek-R1 背后的技术原理,但是没有详细介绍其训练流程中采用的一项名为"群组相对策略优化"(Group Relative Policy Optimization, GRPO)的关键技术。 GRPO 本质上是一种旨在提升模型推理能力的强化学习算法。该技术最早发表于其研究论文《...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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