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muller的测试分享

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精准测试如何落地

测试开发软件测试

在当今快速迭代的软件开发环境中，测试的效率与质量成为了决定产品竞争力的关键因素之一。精准测试，作为一种高效、针对性的测试方法，正逐步成为众多企业的首选。本文将深入探讨精准测试如何落地、其对质量指标的影响、落地过程的数据统计方法、跟踪度量落地效果的途径、提高投入产出收益率的策略以及精准测试卡点数据的具体内容。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-11-18

940

文生视频大模型

人工智能测试开发软件测试

文生视频指的是将文本描述转化为视频内容的技术，2024年2月15日 OpenAI 正式对外发布 Sora 人工智能模型，在人工智能领域掀起了一场风波，这是计算机视觉领域的一个突破。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-11-11

1420

文生图大模型

人工智能软件测试

Dall-E 由 OpenAI 发布，是一种基于深度学习的生成模型，它是一种改进的 GPT 模型，专门用于图像生成。Dall-E 可以根据文本描述生成与之相符合的原创性、真实的图像。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-11-07

1030

语音识别模型

人工智能软件测试

Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目，旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型，Whisper 具有高度的智能化和准确性，能够有效地转换语音输入为文本，并在多种语言之间进行翻译。通过不断的优化和更新，Whisper 致力于提供更加优质和高效的语音处理解决方案，以满足不同场景和需求下的语音交互应用。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-10-29

1040

智谱 AI 大模型

人工智能软件测试

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-10-28

1470

mixtral大模型

Mixtral 是一种具有开放权重的高质量稀疏专家混合模型 (SMoE)。根据 Apache 2.0 许可。 Mixtral 在大多数基准测试中都优于 Llama 2 70B，推理速度提高了 6 倍。它是最强大的开放权重模型，具有宽松的许可证，也是成本/性能权衡方面的最佳模型。特别是，它在大多数标准基准测试中匹配或优于 GPT3.5。

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2024-10-16

880

基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行

人工智能软件测试

在前面的章节中，分别介绍了 Web、App、接口自动化测试用例的生成。但是在前文中实现的效果均为在控制台打印自动化测试的用例。用例需要手动粘贴，调整之后再执行。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-09-27

1780

JMeter的运行

性能测试软件测试

注意：配置环境变量后，就不需进入 bin 文件夹下操作，直接打开终端输入 jmeter 即可打开。

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2024-09-25

1030

基于LangChain手工测试用例转App自动化测试生成工具

人工智能测试开发软件测试

在传统编写 App 自动化测试用例的过程中，基本都是需要测试工程师，根据功能测试用例转换为自动化测试的用例。市面上自动生成 Web 或 App 自动化测试用例的产品无非也都是通过录制的方式，获取操作人的行为操作，从而记录测试用例。整个过程类似于

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-09-19

1320

基于ChatGPT开发人工智能服务平台

人工智能测试开发软件测试

ChatGPT 在刚问世的时候，其产品形态就是一个问答机器人。而基于ChatGPT的能力还可以对其做一些二次开发和拓展。比如模拟面试功能、或者智能机器人功能。

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2024-09-18

1410

ChatGPT 插件开发

人工智能 chatgpt 测试开发软件测试

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2024-09-12

1440

JMeter 介绍与安装

性能测试 jmeter

Apache JMeter 是一个开源的 Java 应用程序，用于进行性能测试和负载测试。

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2024-09-11

1470

搭建企业内部的大语言模型系统

人工智能测试开发软件测试

PrivateGPT 提供了一个 API，其中包含构建私有的、上下文感知的 AI 应用程序所需的所有构建块。该 API 遵循并扩展了 OpenAI API 标准，支持普通响应和流响应。这意味着，如果您可以在您的工具之一中使用 OpenAI API，则可以使用您自己的 PrivateGPT API，无需更改代码，并且如果您在本地模式下运行 privateGPT，则免费。

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2024-09-10

1560

Hugging Face 的应用

人工智能软件测试

Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库，以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台

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2024-09-09

1140

Python列表中的常见错误与调试技巧

python 函数技巧索引调试

作为一名测试工程师，你在编写和调试代码时，可能经常会遇到与Python列表相关的错误。了解这些常见错误以及相应的调试技巧，可以帮助你更快地找到问题并解决它们。本文将介绍几种常见的Python列表错误及其调试方法。

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2024-09-06

1010

大语言模型应用框架介绍

人工智能软件测试

大语言模型的英文全称为：Large Language Model，缩写为 LLM，也被称为大型语言模型，主要指的是在大规模文本语料上训练、包含百亿级别参数的语言模型，它用来做自然语言相关任务的深度学习模型。

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2024-09-04

2060

Mistral 大语言模型

人工智能软件测试

Mistral AI 是一家销售人工智能产品的法国公司。它由 Meta Platforms 和 Google DeepMind 的前员工于 2023 年 4 月创立。该公司于 2023 年 10 月筹集了 3.85 亿欧元，2023 年 12 月估值超过 20 亿美元

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2024-09-03

1160

MetaLlama大模型

人工智能软件测试

Code Llama 是一个基于 Llama 2 的大型代码语言模型系列，在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序：基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct)，每个模型都有 7B、13B 和 34B 参数。所有模型均在 16k 个标记序列上进行训练，并在最多 100k 个标记的输入上显示出改进。7B 和 13B Code Llama 和 Code Llama - 指令变体支持基于周围内容的填充。Code Llama 是通过使用更高的代码采样对 Llama 2 进行微调而开发的。与 Llama 2 一样，我们对模型的微调版本应用了大量的安全缓解措施。有关模型训练、架构和参数、评估、负责任的人工智能和安全性的详细信息，请参阅我们的研究论文。Llama 材料（包括 Code Llama）的代码生成功能生成的输出可能受第三方许可的约束，包括但不限于开源许可。

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2024-09-02

1720

基于LangChain手工测试用例转Web自动化测试生成工具

人工智能测试开发软件测试

在传统编写 Web 自动化测试用例的过程中，基本都是需要测试工程师，根据功能测试用例转换为自动化测试的用例。市面上自动生成 Web 或 App 自动化测试用例的产品无非也都是通过录制的方式，获取操作人的行为操作，从而记录测试用例。整个过程类似于

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2024-08-29

1450

清华大学ChatGLM大模型

软件测试人工智能测试开发

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。

霍格沃兹测试开发Muller老师

2024-08-28

1460

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