登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文对比分析Aisbench与Evalscope在vLLM-Ascend服务上对DeepSeek-V4-Flash模型的TPOT性能测试差异。尽管输入输出配置一致，两者TTFT相近，但Evalscope的TPOT约为Aisbench的两倍。通过日志与Profiling分析发现，二者MTP采信率相似，但Aisbench生成速率更高（约40 tokens/s vs 25 tokens/s），根源在于请
昇腾性能的“标尺”——CANN-Benchmark官方基准测试工具实战指南
最近一直在完善自己的扫描器和攻击链，所以也一直在GITHUB上看自动化的一些知识，脑壳痛看起来比较优秀的如下，本人只推荐哈DefectDojo 是一个安全编排和平台。DefectDojo 允许您管理您的应用程序安全程序，维护产品和应用信息、分类漏洞和将结果推送到 JIRA 和 Slack 等系统。DefectDojo 丰富并使用许多启发式算法来优化漏洞数据，这些算法随着您使用该平台的次数越多越好。
机器学习缺陷预测已成为高效测试团队的必备工具，2026年数据显示其可减少30%回归测试时间，降低25%-40%缺陷漏测率。实施四步法：构建缺陷知识图谱数据、选用XGBoost等可解释模型、确保结果可视化（如嵌入SHAP力图）、自动化集成测试流程。头部企业案例显示，华为、阿里、腾讯通过人机协同模式显著提升效率。当前面临数据孤岛等挑战，未来将向生成式AI和自愈测试发展。测试团队应遵循"三不原
