之前在群里咨询，做自动化的时候，接口怎么去处理验证码的，接下来介绍一下如何通过图像识别技术去实现。这里要用到ddddocr的库，暂不支持python最新版本，因此，建议使用python3.7去使用。步骤一、调用获取验证码的接口，拿到返回的验证码的相关信息def get_code():res = requests.get('http://8.129.162.225...

当它在知识库里找不到确切的答案，或者遇到模棱两可的问题时，它会根据“概率最大”的原则，把最相关的词语串联起来，生成一个听起来最“像人话”的答案。而另一方面，我们都知道像ChatGPT这样的大模型非常强大，但它们也像是个“巨无霸”，需要庞大的服务器和惊人的电力才能运行。大模型蒸馏，顾名思义，就是把一个庞大、复杂的“教师模型”的知识，提炼并转移到一个更小、更高效的“学生模型”中。通过这种方式，学生模型

大模型的回答可能是这样的：“学习AI测试需要掌握的内容很多，首先要懂编程语言，比如Python，然后要掌握测试框架（如pytest、unittest），还有AI相关的工具和算法基础，另外还要了解软件测试的基本流程，包括单元测试、集成测试等，最后还需要实操项目来积累经验……列表，大模型记住了自己上一轮提到的“3个步骤”，当用户追问“第3点怎么学”时，没有偏离话题，而是精准承接并展开——这就是Assi

deepseek-reasoner：走「思考模式」——内部会先产生一串 Chain-of-Thought（思维链）再给出答案，逻辑更严谨，适合数学、编程、复杂推理题。chat 模式只返回最终答案；看完上面的内容的话，基本上就可以写一个简单的基于langchain的大模型基础对话的简单脚本了，关注我，后面会不定期更新其他内容。deepseek-chat：走「非思考模式」——像常规大模型一样“秒回”，

当它在知识库里找不到确切的答案，或者遇到模棱两可的问题时，它会根据“概率最大”的原则，把最相关的词语串联起来，生成一个听起来最“像人话”的答案。而另一方面，我们都知道像ChatGPT这样的大模型非常强大，但它们也像是个“巨无霸”，需要庞大的服务器和惊人的电力才能运行。”（*此处为错误示例*）。大模型蒸馏，顾名思义，就是把一个庞大、复杂的“教师模型”的知识，提炼并转移到一个更小、更高效的“学生模型”

大模型的回答可能是这样的：“学习AI测试需要掌握的内容很多，首先要懂编程语言，比如Python，然后要掌握测试框架（如pytest、unittest），还有AI相关的工具和算法基础，另外还要了解软件测试的基本流程，包括单元测试、集成测试等，最后还需要实操项目来积累经验……列表，大模型记住了自己上一轮提到的“3个步骤”，当用户追问“第3点怎么学”时，没有偏离话题，而是精准承接并展开——这就是Assi

TestHub 是一个强大的自动化测试平台，但在使用 Docker 部署时，可能会遇到一些意想不到的问题。本文将分享我在 Docker 部署 TestHub 过程中遇到的两个核心问题及其解决方案，希望能帮助到正在使用或准备部署 TestHub 的测试小伙伴。在部署完成后，尝试使用 AI 智能测试功能时，发现测试并没有像预期那样自动打开浏览器执行测试用例，而是直接报错或没有任何反应。针对 AI 智能

今天的行业主线很清晰：AI 模型厂商继续在“能力、价格、合规”三条线上竞争，Anthropic 发布 Claude Fable 5 / Mythos 5，Google 开源文本扩散模型 DiffusionGemma；科技侧，华为 HDC 2026 开幕，鸿蒙生态进入端侧 AI 与多设备协同的新阶段；工程实践侧，GitHub 连续更新 Enterprise Server、Copilot CLI、Ag

今日行业动态聚焦AI Agent能力升级与生态扩展。OpenAI GPT-5.6即将上线，主打自主执行长任务能力；微信原生AI助手”小微”开启灰度测试，系统级权限可操控全生态功能；智谱GLM-5.2编程能力超越GPT-5.5，MIT许可发布。安全领域，诺和诺德遭定向勒索1.3TB数据，AI模型全栈失窃，警示AI资产安全保护升级。

从上一篇文章中，学完之后已经可以通过创建agent来跟大模型对话，并且在创建agent的时候，发现是可以指定tools的。上面案例中是用到了质谱的一个搜索的mcp服务，mcp的链接需要用到一个api调用的apikey ，邀请注册链接:https://www.bigmodel.cn/claude-code?配合UI页面调用的话效果如下：在与AI对话的时候，会自动的帮我们去调用工具进行搜索。更多的mc