春节后公司开放一个HC，boss挂上岗位，公司也算是大厂，行业头部上市公司，时间不到四周的数据，简历679，面试30人，offer 1，入职1，600多个人竞争一个岗位，肉眼可见现实的竞争残酷性。对标目标岗位，找到短板，快速学习提升，比如，看书、刷视频、做题、公开课、同事同行交流、社群讨论、大佬咨询、垂直领域培训班等，但是技能提升还得在平时工作中的刻意练习、深度工作、深度思考。比如，接口测试，24

Qwen3 的发布标志着中国人工智能从“跟跑”走向“领跑”，从“封闭自研”走向“开放共赢”。

为了增加数学和代码数据的数量，我们利用 Qwen2.5-Math 和 Qwen2.5-Coder 这两个数学和代码领域的专家模型合成数据，合成了包括教科书、问答对以及代码片段等多种形式的数据。由于模型架构的改进、训练数据的增加以及更有效的训练方法，Qwen3 Dense 基础模型的整体性能与参数更多的Qwen2.5基础模型相当。最后，在第四阶段，我们在包括指令遵循、格式遵循和 Agent 能力等在

我所在的团队，是一个测试小团队，公司也是小公司，所以没有大团队充足的资源和资金，但是我们可以在一个点上做到精和专，实现在某个小场景上应用闭环，一步一个脚印

如何做好app的自动化测试，从2010移动互联网的兴起开始，就成为了众多公司和测试工程师追求的目标，甚至有可能说它是一个不可能实现的目标，大家都在这个方向上不停探索、优化，随着AI大模型在各个领域的探索和应用，又把这个目标的达成可能性推进了一步

伴随着AI席卷全球，深度影响着世界上的各行各业，围绕垂直领域的生态也逐渐生长、丰富起来，app自动化也不例外，颠覆性的一些探索也逐步从概念到探索、到实践，下文是讲解不同于传统app自动化而是使用LLM、结合cline通过自然语言实现无代码app自动化

虽然没有大团队充足的资源，但是我们可以在一个点上做到精和专，实现应用小场景闭环，一步一个脚印，先从AI生成接口自动化用例开始吧。

它不仅是技术上的飞跃，更是中国在 AI 开放生态建设方面的一次重大布局。未来，随着 Qwen3 社区的成长与应用的普及，我们或将见证一个以开源为核心驱动力的新一代 AI 生态在中国乃至全球崛起。

春节后公司开放一个HC，boss挂上岗位，公司也算是大厂，行业头部上市公司，时间不到四周的数据，简历679，面试30人，offer 1，入职1，600多个人竞争一个岗位，肉眼可见现实的竞争残酷性。对标目标岗位，找到短板，快速学习提升，比如，看书、刷视频、做题、公开课、同事同行交流、社群讨论、大佬咨询、垂直领域培训班等，但是技能提升还得在平时工作中的刻意练习、深度工作、深度思考。比如，接口测试，24