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智能化软件测试：AI驱动的自动化测试策略与实践####
本文深入探讨了人工智能（AI）在软件测试领域的创新应用，通过分析AI技术如何优化测试流程、提升测试效率及质量，阐述了智能化软件测试的核心价值。文章首先概述了传统软件测试面临的挑战，随后详细介绍了AI驱动的自动化测试工具与框架，包括自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）算法在缺陷预测、测试用例生成及自动化回归测试中的应用实例。最后，文章展望了智能化软件测试的未来发展趋势，强调了持续学习与适应能力对于保持测试策略有效性的重要性。
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模型推理加速系列 | 07: 以BERT为例全面评测各种推理加速方案
今天这篇小作文尝试以NLP领域中的常用模型BERT为例(仅将输入文本进行encode)，综合评测包括Pytorch、ONNX、JIT、TensorRT和OpenVino在内这5种推理方案的性能。
深入浅出 LangChain 与智能 Agent：构建下一代 AI 助手
深入浅出 LangChain 与智能 Agent：构建下一代 AI 助手
Agent与大模型的区别
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等，擅长自然语言处理任务，如文本生成、翻译等；Agent则是自主的软件实体，能够在特定环境中感知、决策并执行任务，如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景，并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
基于qwen max 的知识图谱 指令对比分析 结构 指令 领域 指令差异分析
感谢阿里开发者社区通义千问Qwen技术应用实践征文活动赠予的Qwen Max Token。本文介绍了三种知识图谱抽取模式：只给结构、给结构和领域引导、给结构、领域引导和领域few-shot样本。通过对比“只给结构”和“给结构和领域引导”两种方法，分析了它们在准确性、推理能力、数据覆盖范围和构建成本等方面的优劣。结果显示，领域引导显著提升了知识图谱的准确性和推理能力，但构建成本较高；而只给结构的方法适用于大规模通用文本的快速抽取，但精度较低。选择合适的方法应根据具体应用需求。
GPT学术优化：专为学术研究和写作设计的多功能开源项目
GPT学术优化是一个专为学术研究和写作设计的多功能开源项目，集成了论文翻译、源代码解析、互联网信息获取、Latex文章校对、论文润色和摘要生成等多项实用功能。本文将详细介绍GPT学术优化的主要功能、技术原理以及如何运行该项目的教程。
2024年6月118篇代码大模型论文最全整理
基座模型与训练数据、代码微调、测试基准、代码Agent、低资源语言处理、AI代码安全与分析、人机交互、软件工程下游任务应用主题代码大模型论文分享，干货满满~
自动化办公：AI如何改变工作方式
【7月更文第19天】随着人工智能技术的飞速发展，我们的工作方式正经历着前所未有的转型。从繁琐的文档处理到高效的会议安排，再到个性化的邮件回复，AI正逐步成为现代办公不可或缺的一部分。本文将深入探讨AI如何在这些核心办公场景中发挥作用，提升工作效率，优化工作流程，从而推动工作方式的全面革新。
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