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测试用例是测试人员的核心工作内容，是测试人员思想的“实现类”，其充分体现了测试的思路，可以为后续的测试行为提供指导，是测试人员了解业务的重要根据和质量之根本。我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。当然，有些测试用例可能还包含执行人等，可以根据自己的公司的需求
AI的快速发展可以让我们一个不是机器学习专业的也可以用模型做出一个有趣又有一些价值的AI项目。下面是我的几个启发1.学习AI从调接口开始，但不要只是调接口。调OPENAI的API是比较简单，上手快，可以快速做出一些案例。但不要把思维框在调接口里，Huggingface上还有大量好玩的模型，也不一定需要gpu，cpu上也可以玩起来，要多上手尝试，其实没想象中那么难。2.产品化我们这里只是投喂了一部电
大模型是AI领域热点，通过大规模无标注数据预训练展现出通用智能能力，正经历从"大炼模型"到"炼大模型"的范式变革。多模态大模型融合视觉、语言等不同模态，显著提升AIGC感知、认知和内容创作能力，使AI能够完成更接近人类的复杂任务。尽管大模型面临参数规模大、数据需求多、算力要求高的门槛，但未来将向"检索重构"和"模态大一统"方向演进，实现万物向量化，为各行各业带来革命性变革。
某机构的ChatGPT API中的系统提示词功能允许开发者控制大语言模型输出的"人格"，包括特殊规则和约束。系统提示词中的指令比用户输入提示词更有效，为开发者提供了超越普通用户层面的模型控制能力。
推理能力创新高
随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。
更换梯子的节点，某些节点会出现这个问题，换个国家的节点即可。
在这场备受关注的访谈中，福克斯新闻前主持人Tucker Carlson与OpenAI首席执行官Sam Altman进行了一场尖锐而深入的对话。访谈涵盖了AI技术的本质、道德框架、隐私保护以及一些争议性话题，展现了当前AI发展中最为敏感和关键的问题。
本文详细介绍了向量相似度计算这一AI核心技术，解释了淘宝推荐、抖音算法和微信支付背后的原理。文章深入剖析了四种经典相似度算法（余弦相似度、欧几里得距离、曼哈顿距离、点积相似度）的数学原理、代码实现和应用场景，强调了在不同应用场景中选择合适算法的重要性，帮助读者掌握现代AI系统的"感知能力"。
从我们实验的效果看，除混元、Llama2外，其它四个大语言模型基本都能够识别出我们所要求的信息。输出格式的差异可以通过后续的处理程序对齐。信息抽取的有效性让我们充分看到了大语言模型在实体关系抽取这类作业上能力。它将为我们打通一些我们之前无法企及的应用效果的道路。
企业正面临"影子AI"的潜在危机——员工未经审批使用各类AI工具处理敏感数据，带来数据泄露、合规风险与知识产权隐患。随着AI工具平民化、部门决策自主化等因素推动，未来1-3年这一问题将集中爆发。企业需建立AI治理框架、部署监控工具、开展员工培训，在创新与管控间取得平衡。这段窗口期将决定企业能否智慧驾驭AI浪潮，避免陷入运营混乱与合规困境。
预训练得到的模型我们叫自监督学习模型（Self-supervised Learning），也叫基石模型（foundation modle）。机器是怎么学习的ChatGPT里面的监督学习GPT-2GPT-3和GPT-3.5GPTChatGPT支持多语言ChatGPT里面的自监督学习
基于Sentinel-1 雷达等影像，以典型洪涝灾害为例监测受灾区域。案例内容包括多源影像数据处理和不同水体识别算法构建，如OSTU全局自动分割与局部自适应阈值法，以及采用不同方式确定受灾区域，受灾面积统计与可视化输出等
本文全面介绍了大模型的开发训练与推理部署技术。在训练方面，详细阐述了设备内优化和分布式并行策略，包括数据并行、张量并行、流水线并行等，以及端到端自适应分布式训练架构。在推理部署方面，介绍了模型压缩技术、多种推理框架(vLLM、HuggingFace TGI等)及其性能特点和应用场景，强调了从模型压缩到服务部署的协同优化方法。
文章系统介绍检索增强生成(RAG)技术在医疗健康领域的创新应用，包括急诊文档自动化、知识图谱增强医疗助手、迭代式智能问答系统及多模态电子健康记录分析等。这些研究有效解决了大语言模型在医疗应用中的幻觉问题、知识更新滞后和透明度不足等挑战，为构建可信赖的AI医疗决策支持系统提供了技术路径和实证基础，展现了RAG技术在提升医疗AI性能方面的巨大潜力。
在科技飞速发展的今天，AI 已成为引领各行业变革的核心力量，软件测试行业也不例外。最近，在世界人形机器人运动会上，各类智能机器人展现出的高度自动化和智能化，让我们看到了 AI 在实际应用中的强大潜力。
评测LLM流水线对于构建健壮应用至关重要，但评测是一个复杂且持续的过程，需要大量工作。若只想进行短暂、不可靠的评测，打印语句是个不错的选择。但若希望在当前开发流程中部署稳健的评测基础设施，可以使用 Confident AI。
Andrej Karpathy提出，知识组织应从"人类优先"转向"LLM优先"，解决当前RAG系统将PDF简单文本化导致的"蹩脚"问题。他提出的"LLMification"方法包括：深度结构化解析知识、转化为SFT/RL数据格式、利用合成数据生成无限训练样本。这种范式转变将使AI从"通才"进化为"专才"，而"LLM原生知识管理"将成为未来AI应用的核心竞争力。
你是否见过那些隐藏着3D图像的自体立体图？就像1990年代的Magic Eye图片，看似嘈杂的重复图案，直到你以特定方式调节视觉焦距才能看到立体效果。据称，ChatGPT可以生成这类图像！读者Pippin建议尝试用ChatGPT生成Magic Eye风格图像后，生成了上方令人捧腹的海豚图像。最令人惊讶的是其标注内容——为何会产生如此自信却完全错误的结果？
本文详细介绍了多模态模型的概念、常见模态（文本、图像、视频、音频等）及其特点，包括处理多种数据类型、综合信息源、提升性能和丰富应用场景。同时介绍了智泊AI提供的AI大模型课程，适合应届毕业生、零基础转型者和传统开发者，通过实战项目培养企业急需的AI人才，帮助学员在人工智能时代成为抢手技术人才。
文章探讨金融行业从"数字原生"向"AI原生"的转型，分析面临的算力、数据、业务、安全、评估和人才等挑战。提出AI原生应用的五层架构和七个核心要素，包括算力选型、数据飞轮、模型适配、智能体开发、安全合规、价值评估和人才建设，为金融智能化转型提供系统解决方案。
摘要： 随着AI市场规模快速扩张至万亿美元级别，推理成本正超越训练成本成为核心挑战。云GPU的高昂费用和折旧问题凸显其经济不可持续性，而边缘计算与CPU优先架构展现出成本与灵活性优势。CPU优化模型能降低部署门槛，实现低延迟、隐私保护及普惠化应用，尤其适合医疗、零售等边缘场景。行业需从单纯追求算力转向平衡性能与经济性，通过CPU优先策略打破GPU垄断，推动AI向可持续、包容性方向发展。这一转型将重
Context Engineering通过整合七大核心要素，构建动态上下文系统，突破传统Prompt Engineering局限。Dify作为CE技术理想载体，凭借可视化Prompt IDE、企业级RAG引擎和灵活工作流编排，实现企业知识库问答、智能客服等场景。文章详解环境配置、系统提示词设计、工作流串联等实施步骤，解决知识检索、长上下文处理等技术难点，助力开发者构建更智能可靠的AI Agent。
本文详细介绍了如何使用Coze平台开发中医问诊智能体的完整流程。智能体可模拟中医诊断，根据用户症状提问并生成诊断报告和调理建议。文章通过创建工作流、设置各种节点(变量、大模型、循环、问答等)实现智能交互，最终形成完整诊断系统。作者分享了实战经验，并提供多个Coze智能体开发案例，为AI智能体开发者提供实用参考。
美团开源560B参数大模型LongCat-Flash-Chat，采用MoE架构和动态计算机制，激活参数18.6B~31.3B。该模型在Agentic任务中表现优异，超越DeepSeek v3.1、Qwen3、GPT-4.1等领先模型。采用捷径连接架构实现每秒100+token高效推理，已在LongCat Chat、Hugging Face和Github平台开源，适合开发者学习研究。
国内外AI厂商盈利模式差异显著：国外企业依托成熟的订阅付费文化实现盈利，而中国厂商则受困于用户“免费惯性”、行业恶性竞争及产品价值不足等因素，难以建立可持续的商业模式。国内市场竞争激烈，大厂为抢占份额陷入“免费内卷”，同时toC订阅模式难以推行，转而依赖高成本的定制化toB项目。此外，技术差距使国产模型难以获得“生产力溢价”，加之监管环境严苛，共同制约了盈利能力的形成。这种差异本质上是市场环境、用
本文系统阐述了企业级AI平台的三层架构设计：算力底座（异构兼容、虚拟化、高速存储）、模型层（多模型管理、训练优化、推理服务）和应用层（智能体框架、RAG增强、场景落地）。该架构解决了资源调度混乱、模型复用困难等核心痛点，通过横向治理体系保障平台稳定运行。文章强调AI平台建设需要系统性思维，并指出大模型时代掌握AI技能的重要性，最后提供了从入门到进阶的学习路径和资源包，助力开发者快速掌握AI应用能力
AI创造力与混沌算法：探索机器差异化思维的可能性 人工智能在各类任务中展现出惊人能力，但其创造力本质仍受质疑。本文深入探讨了人机创造力的核心差异：人类思维源于非线性、情感与意外惊喜，而AI则受限于结构化数据处理。研究指出，基于混沌理论的新型算法通过引入可控随机性，可能赋予AI突破性创新能力。文章详细分析了混沌算法在音乐创作、图像生成和科学发现等领域的应用案例，同时揭示了过度随机化带来的潜在风险。最
本推文介绍并分析了Andreessen Horowitz公司近期发布的“全球Top 100消费级GenAI应用榜单”
AI技术正深刻改变职场生态，基础办公岗位面临结构性调整。ChatGPT等AI工具已能全流程处理Excel、自动生成代码和内容，替代率高达95%的客服、85%的初级财务等岗位正被快速取代。制造业、医疗、教育等行业也出现岗位缩减。应对策略包括：掌握AI工具高阶用法、转型策略性岗位、重构工作流程。虽然AI将接管40%基础岗位，但会催生AI训练师等新兴职业。未来属于能与AI协同进化的人才，建议立即构建&q
本文对比分析了AI领域三个关键概念：Function Calling、MCP和AI Agent的区别与联系。Function Calling是让大模型输出结构化指令调用外部工具的协议；MCP是标准化工具接入与调用的协议，支持多步骤任务规划；AI Agent则是整合两者的完整智能系统，具备记忆和自省能力。文章指出，简单任务用Function Calling足够，复杂任务需结合MCP进行多步规划，最终
在工作学习中，我们会使用到很多的工具，好的工具可以起到事半功倍的效果。高效简洁没有广告最好免费。这里给大家分享几个我日常一直在使用且感觉比较好的软件、网站、工具。开发VSCode；问答ChatGPT；笔记Notion；日程Microsoft To Do；阅读zlibrary
根据 OpenAI 2024 年用户合规报告，ChatGPT 每月拦截约 570 万次 潜在违规提问，其中 83% 的案例源于表达模糊或缺乏上下文，而非蓄意违规。数据显示，添加明确用途说明（如“学术研究需要”）可使提问通过率提升 31%，而试探性提问（如“有没有办法绕过限制？”）的拦截率高达 92%。
在数字化浪潮汹涌澎湃、日新月异的当今时代，大模型犹如一颗璀璨夺目的新星，在科技的天幕上强势崛起，迅速吸引了全球范围内的广泛关注与热烈讨论，成为科技领域一颗耀眼的焦点。从最初的理论探索与初步尝试，到如今在各行各业中的广泛渗透与深度应用，大模型正以令人瞠目结舌的速度和不可阻挡的态势，重塑着我们的生活方式、工作模式乃至整个社会的运行逻辑。大模型不仅是人工智能技术发展历程中的一个重大突破和里程碑式的成就，
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