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生成式AI工具（如ChatGPT）已重塑AR测试工作流，能自动生成80%的回归测试脚本，大幅降低人工耗时。：混合云方案降低测试成本50%，如金融App通过云平台实现多地域AR负载测试，峰值处理能力提升3倍。：AI插件（如Selenium扩展）使AR空间定位测试效率提高30%，缺陷检出率提升40%。：如《从测试工程师到AR工具顾问：月入2万实战路径》，强调低门槛启动（500粉丝即可引流）。：接单平台
脑机接口测试技术正从实验室向医疗应用快速转型。本文结合菏泽等医疗试点案例，分析测试关键策略：实验室阶段需重点解决信号可靠性（误差率<0.5%）、设备兼容性和安全伦理问题；临床应用则聚焦临床功能验证（如机械臂误差<5mm）、现场部署测试和医保合规性平衡。同时提出公众号内容设计建议，包括案例解析、工具测评和政策解读，以提升测试从业者专业技能。随着AI融合和政策深化，脑机接口测试将更注重实时
PyTorch 入门知识点（安装 + 张量 + 简单神经网络搭建），全程步骤清晰、代码可直接复制
论三生原理》与现象学的对话可能，正在催生一种——它不是简单的中西哲学比附，而是以东方“生成本体论”为内核，与胡塞尔的意向性构成、海德格尔的此在显现、梅洛-庞蒂的具身知觉形成结构性共振，并通过算法实现哲学经验的可操作化再现。
本文深入探讨了MCP协议的传输层实现，详细介绍了四种不同的传输方式：Stdio、HTTP+SSE、StreamableHTTP和WebSocket。Stdio通过标准输入输出实现轻量级本地进程通信；HTTP+SSE采用单向推送技术；StreamableHTTP整合了POST和SSE实现双向通信；WebSocket则提供全双工低延迟通道。文章解析了每种传输方式的客户端和服务端实现原理，包括消息打包、
MCP Python SDK源码解析：协议层实现剖析 本文深入分析了MCP Python SDK中协议层的实现机制。MCP架构包含Host、Client和Server三个核心组件，通过JSON-RPC 2.0协议进行通信。BaseSession类作为协议层核心，实现了消息封装、请求/响应关联等基础功能，其泛型设计支持多种消息类型处理。ClientSession和ServerSession继承Bas
理论上，AI 完全能从硅基转为碳基生物结构，DNA 的存储能力、DNA / 蛋白质的运算能力，足以支撑 AI 的核心需求，核心是实现 “信息映射、闭环运算、动态迭代”。目前的阻碍不是底层逻辑，而是工程化可控性与效率问题，随着生物计算、合成生物学的发展，未来大概率会出现「碳基 AI 雏形」（比如基于细胞的简单智能体），只是它会和现在的硅基 AI 形态完全不同。欢迎大家留言讨论。
【机器学习|学习笔记】LightGBM（LGBMRegressor）特征重要性里最常用的两种口径 split 和 gain，它们各自到底在统计什么、差异与联系、什么时候用哪个、更推荐哪个？
摘要：AI助手成瘾问题日益突出，尤其在高压职场环境中，成年用户易因效率需求和情感依赖产生成瘾行为。2025年中国网信办发布新规，要求规范人机交互，加强身份透明和防沉迷机制。软件测试从业者需深入理解AI成瘾成因，如认知卸载和情感依赖，并更新测试策略，将成瘾风险纳入全生命周期测试，确保合规性。新规为行业健康发展提供契机，推动构建可持续的人机协作未来。
本文系统阐述了2026年AI情感交互测试的关键维度与方法，包括基础情绪识别、对话理解和复杂社交情绪分析三个层级。详细介绍了多模态数据采集、模型验证和场景专项测试流程，推荐使用EmotionBench等工具进行量化评估。针对数据隐私、准确性瓶颈和实时识别等挑战，提出匿名化处理、多样性数据集和分布式计算等解决方案。文章指出未来趋势将向多模态融合、实时监测和个性化测试发展，建议测试从业者采用分层策略，兼
选一个你最头疼的SFT任务，固定模型、数据、学习率、epoch，只加--use_NLIRG 'true'跑一版；然后对比两版结果在模板化比例+变体鲁棒性+域外回归三个维度的表现。不用信我，信你的实验数据。我之前花两周调参没解决的问题，用Y-Trainer加NLIRG只用了三天就搞定了。复读机问题不是简单的过拟合能概括的，它关乎到训练过程中梯度被谁主导、你能否在梯度入口处进行干预。希望我的踩坑经验能
回顾整个Skills架构，最让我们感慨的不是技术有多复杂，而是思路有多通透。以前的AI系统，总想着把所有知识塞进模型里，让模型成为一个超级知识库。这条路走了好几年，效果有，但瓶颈也越来越明显。与其让AI记住所有答案，不如让AI学会在正确的时间找到正确的人。这个转变让我想起了搜索引擎的出现。当年人们觉得应该把所有网页内容都存到本地，后来发现真正重要的是知道去哪找而不是自己都有。Skills系统对AI
【学术会议前沿信息|科研必备】2026学术征稿集结令！四大顶会来袭，EI/Scopus检索，涵盖先进电子技术、计算机与软件工程、信息安全与数据科学、机器学习与大模型、机器人感知与智能控制领域！
本文总结了Nature期刊风格科研绘图的核心准则与AI生成提示词，适用于框架图、流程图等学术配图。重点包括：1）视觉上采用矢量图、高分辨率、浅色背景；2）配色以黑白灰为主，单色点缀；3）线条粗细分层，布局对称紧凑。提供了中英文通用提示词及框架图、流程图专属提示词，涵盖AI模型、实验流程、数据处理等类型。同时给出Midjourney、国内AI工具及矢量绘图软件的微调技巧，便于研究者快速生成符合期刊要
摘要：课程论文是大学生常见的学业负担，常面临选题困难、格式繁琐、查重焦虑等问题。虎贲等考AI推出智能课程论文功能，提供选题推荐、文献匹配、格式自动排版和查重优化等一站式服务。该工具能3分钟生成选题框架，10分钟配齐文献素材，自动适配各高校格式要求，并实现轻量化降重。实测显示使用该工具可大幅提升效率，帮助学生用2-3小时完成高质量论文，避免熬夜凑字数的困扰，实现高效学习与轻松拿分的平衡。
与LeNet有相同之处，也有很多区别；比如适用大尺寸的图像所以使用11X11这种大尺寸的卷积核使用Relu激活函数，对比tanh/sigmoid激活函数，训练更快且避免梯度消失dropout随机使得一些神经元失活防止过拟合(用在全连接层)LRN局部归一化：正则项，防止过拟合# input_size还必须是元组，使用列表就会报错，，，，AlexNet中使用了dropout，resnet丢弃dropo
在跨境电商进入“存量竞争”的今天，精细化运营已成为卖家的必修课。其中，A/B 测试（Split Testing）是优化 Listing 点击率（CTR）和转化率（CVR）最科学的方法。亚马逊官方的 "Manage Your Experiments" 工具允许卖家同时上传两个版本的主图，测试哪张图表现更好。然而，理论很丰满，执行很骨感。最大的阻碍在于“素材制作成本”。为了测试一个卖点（例如：是用 "
在跨境电商（Cross-Border E-commerce）的业务链路中，“视觉本地化”是连接产品与海外消费者的最后一公里。然而，很多技术型卖家或运营在处理 1688/工厂提供的中文详情页时，会发现一个尴尬的现象：市面上成熟的文本翻译工具（如 Google Translate, DeepL）非常多，但“图片翻译工具”却很少见，或者效果惨不忍睹。为什么“把图片里的中文换成英文”这件看似简单的事，在技
在跨境电商（Amazon, TikTok Shop, Independent Site）的运营漏斗中，我们往往花费巨资通过 PPC 广告或网红营销引入流量，但最后却发现转化率（CVR）远低于预期。图片的可读性。研究表明，移动端用户在浏览商品时，80% 的注意力集中在图片上，而非下方的文本描述。如果你的产品图片（尤其是功能图、场景图）上依然残留着中文，或者完全没有文字说明，买家很难在 3 秒内理解产
机器人跳舞没什么难的，真正的难点在智能控制。我们最强的模型来了，能完成复杂和长时序的任务。美国机器人界掌管demo的神，Figure，冷不丁又出一拳！这一次，他们带来了最新的具身大脑以及最新的家务demo。在推特上，Figure老板Brett直接放话：机器人跳舞没什么难的，真正的难点在智能控制。我们最强的模型来了，能完成复杂和长时序的任务。话虽狂，但这次的demo，真的很有说服力。在视频中，搭载H
摘要：2026年软件测试领域正经历AI驱动的范式变革，传统脚本测试逐渐被自然语言指令（Prompt）取代。AI工具能快速生成测试用例、自愈脚本并覆盖复杂场景，但需精准指令控制风险。行业需求转向Prompt设计能力，新兴"AI测试提示师"岗位涌现，相关技能认证成为加分项。测试工程师需转型为AI协作者，掌握Prompt设计、结果验证和流程创新能力。这场变革将人类价值重新定位为问题定
其核心优势在于自然语言处理能力：用户输入“生成登录接口的异常测试用例”，AI自动产出包含参数和断言的完整脚本，覆盖正向、逆向及边界值场景。此外，它整合了SQL生成和智能诊断功能，测试失败时AI会分析日志并建议修复方案，减少调试时间。传统手动测试效率低下、维护成本高，而开源AI工具通过自动化、智能化和自愈能力，让测试从业者能构建私人测试AI系统，实现“一人一AI”的高效工作流。不同于传统扫描器，St
AI驱动负载测试新范式：Test-Agent实测分析 本文探讨AI技术如何革新传统负载测试方法，以Test-Agent为例展示其三大核心能力：1）一键部署实现分钟级环境搭建；2）智能脚本生成覆盖90%测试场景；3）动态负载调整优化测试效率。实测数据显示，相较传统工具，AI方案将平均响应时间降低52%，错误率减少84%，同时显著降低资源占用。尽管面临数据隐私等挑战，AI负载测试已在金融电商领域取得显
【科研绘图革命：AI工具让学术图表制作告别低效】传统科研绘图工具存在三大痛点：高门槛学习成本、繁琐的格式调整和易忽略的规范细节，导致科研人员耗费大量时间在图表制作上。虎贲等考AI通过三大创新解决这些问题：1）覆盖全学科100+图表类型，智能匹配最优呈现方式；2）三步完成专业制图，操作时间从2小时缩短至10分钟；3）内置2000+期刊模板，自动适配格式规范。该工具还具备数据溯源、公式联动等深度功能，
用损失函数量化 “预测有多差”；用梯度找到 “怎么调权重能变好”；反复迭代，直到模型能精准完成任务。
神经网络通过多层非线性变换实现复杂函数逼近，其核心在于前向传播和反向传播机制。相比传统机器学习模型，神经网络擅长处理高维非线性数据（如图像、语音等），但计算复杂度更高。关键设计包括激活函数（如ReLU）引入非线性、损失函数匹配任务需求，以及通过反向传播高效计算梯度。尽管神经网络被视为"黑箱"，但其本质是灵活的数学函数逼近器，而非模拟人脑。理解其数学原理和工程权衡，有助于在实际问
这款处理器采用先进的制造工艺和架构设计，不仅提供了强大的计算能力，还优化了能效比，确保了服务器在高负载下的稳定运行。：为了确保服务器的稳定运行，HGX H20 96G 8GPU服务器采用了2个2000W铂金级服务器电源和6个3000W钛金级服务器电源，实现了电源的冗余备份和智能管理，有效避免了因电源故障导致的服务中断。：作为服务器的核心亮点，HGX H20 96G 8GPU搭载了8张高性能GPU卡
一、最近在探索MindSpore，也对AI工程相关技术做了些分析，关于“这个趋势”，个人认为有两个驱动因素：1) 传统的软件工程无法直接适用于AI软件的开发由于AI软件（软件2.0）同 传统软件（软件1.0） 在实现上存在较大差异(实现方式、开发流程等)，因此传统的软件工程方法并不完全适用AI软件开发。2) AI工程化是AI大规模发展的必经之路任何一个行业、企业，只要有场景，有积累的数据，有算力，
1、为什么要学习轻量化网络神经网络效果好 应用广泛移动端上模型部署的迫切需求：自动驾驶、机器人视觉、无人机、人脸识别、目标识别检测高频面试问题、薪资高完善知识结构体系个人学术研究：特征信息交流2、轻量化网络发展历程与前进方向模型精度与算力、存储空间的矛盾网络模型结构设计、知识蒸馏、剪枝、量化、低秩分解2017：squeezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception2018
1. 硬性设施：免费的V100 GPU运行算力以及专业的导师队伍答疑。2. 专业的知识：深度学习模型的相关内容深度学习模型的训练步骤，包括数据，模型，损失函数和优化器等，无论是Paddlepaddle，还是tensorflow、pytorch等深度学习框架，都离不开如下步骤：1）数据收集，数据划分，数据读取，数据增强；2）模型创建和权值初始化；A. 模型创建包括构建网络层（卷积...
自 2012 年以来，人工智能模型训练算力需求每 3-4 个月翻一番，每年人工智能训练模型所需算力增长幅度高达 10 倍。这就带来了一个挑战：我们如何让 AI 更快、更高效？答案可能就藏在光的世界里。光学计算， 一个充满潜力的领域，主张利用光的速度和特性将机器学习应用的速度和能效提升到新的高度。但是，要实现这一目标，我们...
思腾合力是AI与HPC基础架构解决方案商，拥有自主品牌GPU服务器及通用X86服务器，适用于深度学习训练及推理等场景，覆盖服务器、静音工作站等多种产品形态，能够满足客户全场景需求。思腾合力的智能生产基地布局与“东数西算”的多处国家算力枢纽不谋而合，并充分应用人工智能等新兴技术，形成融合基础设施，整合资源，服务政企用户，助力缩小中西部数字化发展进程差异，助推西部区域发展加速度。要计算，首先得有计算机
新一轮科技革命和产业变革不断推进，世界主要经济体纷纷制定数字化战略，如美国发布《联邦大数据研发战略计划》、《国家人工智能研究和发展战略计划》等，中国发布《"十四五"数字经济发展规划》，日本发布《增长战略实施计划》，德国发布《数字战略 2025》等。政务、金融、交通、电信、医疗等重要行业的数字化转型和升级，离不开综合算力的支持：算力的提升使企业更快地响应市场变化和客户需求，提高生产效率和产品质量，特
在网络的训练过程中，学习率是一个非常重要的超参数，它直接影响了网络的训练效果。但过大的学习率将会导致网络无法达到局部最小点，使得训练结果震荡，准确率无法提升，而过小的学习率将会导致拟合速度过慢，浪费大量的时间和算力。...
选自lukemetz.blog作者：Luke Metz机器之心编译编辑：泽南搞大模型，大到一次训练要花几百万刀买算力，没钱重训的那种，会不会花冤枉钱？随着深度学习模型的体量越来越大，进行任...
深度学习是机器学习的一个子集，擅长处理图像、语音等复杂数据，但需要大数据和强算力支持。学习深度学习前建议打好基础：掌握Python进阶、Numpy/Pandas、线性代数等知识，推荐从PyTorch框架入门。实践建议包括从小项目着手、多读代码、记录学习过程，并参考系统教程（如吴恩达课程）。学习过程中保持耐心，避免碎片化学习，制定系统学习计划更有效。
【AI课程领学】第十五课 · 深度学习开源工具简介（课时2） 代表性框架与工具链的特点：从“能训练模型”到“完整 AI 工程生态”
e4m3：1 符号位 + 4 指数 + 3 尾数，动态范围 ±240。输入缓存：128 token×2048 batch →。芯片：笔记本 RTX 4060（8 GB GDDR6）输入长度：128 token，输出长度：1 token。展开：4×4 Warps 拼成 64×64 瓦片，成本：整机 ≤ ￥5000，功耗 ≤ 80 W。一个 Warp (32 线程) 每周期完成。分组：128 通道共享
本文提出了一种名为 WaveFormer 的全新视觉骨干网络，旨在解决现有 Transformer 计算复杂度高以及基于“热传导”物理模型容易导致特征过度平滑的问题。核心思想是将特征图视为一种空间信号，利用**欠阻尼波动方程（Underdamped Wave Equation）来建模其随网络深度的演化过程。通过推导该方程在频域的闭式解，作者设计了 波传播算子（WPO），实现了频率与时间的解耦，使得
摘要：2026年"AI测试元年"标志着AI测试即服务(TaaS)的规模化爆发。该模式通过AI与云计算的深度融合，实现测试效率跃升(周期缩短89%)和成本优化(人力节省30-50%)。技术驱动因素包括机器学习算法突破和算力成本下降，业务价值体现在缺陷逃逸率降低76%。工具生态呈现开源与商业协同发展，测试工程师需转型为AI策略设计者，掌握Prompt工程等新技能。TaaS的爆发将重
本文将从底层原理到代码实战，用详尽的篇幅，带你彻底拆解垂直SFT的“翻车”根源，并手把手教你如何用Y-Trainer稳住模型的“底盘”。
跨境电商中，有一种痛叫“产品没问题，买家不会用”。对于简易家具、车载支架、收纳层架等需要组装的产品，如果 Listing 的附图中没有一张清晰的“英文安装示意图（Installation Guide）”，买家收到一堆零件时很容易产生挫败感，进而发起退货（Return）或留下差评（Review）。然而，厂家提供的安装图往往全是中文标注（“对准卡扣”、“用力按压”）。本文将解析如何利用 AI 的线条保
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九章云极普惠算力
