其中千问-1.8B 是 18 亿参数规模的模型，千问-7B 是 70 亿参数规模的模型，千问-14B 是 140 亿参数规模的模型，千问-72B 是 720 亿参数规模的模型。与之前的版本相比，Qwen1.5 显著提升了聊天模型与人类偏好的一致性，改善了它们的多语言能力，并具备了强大的链接外部系统能力。DashScope 上提供 API 服务的是新版本 qwen 模型的 chat 版本，在 cha

StreamlitStreamlit 是一款基于 Python 的快速应用构建框架，主要面向数据科学家和 AI 开发者。通过几行代码，开发者即可创建交互式 Web 界面并实时展示分析结果。其丰富的组件和灵活的布局支持数据科学项目的快速迭代，非常适合模型调试和数据可视化展示。GradioGradio 是一款专注于 AI 和机器学习模型演示的前端框架，以简单的界面和交互性强的组件著称。Gradio 为

深度学习驱动的遍历动作推荐技术为UI自动化测试带来了全新的思路和方法。通过自动学习和优化测试路径，这种技术能够显著提高测试效率、降低维护成本，并提高测试覆盖率和质量。随着深度学习技术的不断发展和应用，相信这种创新方法将为UI自动化测试带来更多的机遇和挑战。

强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习的范式，其目标是使智能体学会在特定环境中做出一系列决策，以最大化累积奖励。与监督学习和无监督学习不同，强化学习并不需要明确的标签，而是通过试错来调整策略。

AI测试平台构建实践：多模态模型评测的关键技术与挑战 随着AI技术发展，多模态模型(MLLM)评测面临输入复杂、输出多样等挑战。本文分享了构建AI测试平台的实战经验：采用MySQL数据库存储任务信息，设计"同步接口+异步任务"机制提升用户体验，利用Streamlit实现可视化界面。平台创新性地采用核心验证点法、结构化提示词等技术实现自动化评测，同时强调人工复核的必要性。未来将增

低代码开发：支持使用简单的 Python 代码完成前后端的无缝集成，无需编写大量的 HTML、CSS 或 JavaScript。多组件支持：提供丰富的内置组件，涵盖图表、表格、滑块等，能够实现灵活的 UI 构建。实时交互：利用 Dash 的回调机制，开发者可以轻松实现界面元素的实时更新，适用于多模态数据的动态展示。Dash 框架凭借其低代码、高扩展性、强交互性，为多模态大模型应用的快速迭代提供了理

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大模型具有生成和理解自然语言的强大能力，但在专属领域中，通用模型往往表现不尽如人意。为了解决这一问题，越来越多的人希望能够使用基于专业或行业领域的大语言模型，以提高回答问题的准确性。从零开始训练一个大模型所需的算力、成本以及数据质量和数量的要求都非常高，因此并不适用于所有人。然而，我们可以选择在已有的大模型（例如 GPT 系列）上进行微调。微调是指在已经训练好的大模型的基础上，使用专业领域的数据进

在AI编码助手百花齐放的今天，Cursor Editor 脱颖而出，被誉为“专为AI时代打造的代码编辑器”。它基于强大的VS Code内核，但深度整合了多模态大模型（如GPT-4），让你能通过对话的方式生成、理解、修改和调试代码。本文旨在带你快速上手Cursor的核心功能，彻底改变你的编程工作流，将你从重复性劳动中解放出来，专注于架构和创意。： 访问 Cursor 官网，下载对应你操作系统的版本。

* 本章介绍使用DjCelery即Django+Celery框架开发定时任务功能，在Autotestplat平台上实现单一接口自动化测试脚本、业务场景接口自动化测试脚本、App自动化测试脚本、Web自动化测试脚本等任务的定时执行、调度、管理等，从而取代Jenkins上的定时执行脚本和发送邮件等功能。**自动化测试逻辑流程图11.1所示。▲图11.1步骤1 安装Celery。步骤2 安装django