「传统软件测试」共找到 3164 篇相关文章
AIAA J | 西工大翟凯宇、李楠等:膨胀拐角影响下入射激波/边界层干扰的标度律分析
高超声速进气道肩部区域的激波 - 膨胀波 - 边界层干扰影响大,传统标度律有误差。本研究结合实验与理论,研究膨胀拐角影响下的入射激波/边界层干扰,提出改进标度律,还构建混合监测框架实现准确预测。
别让米其林主厨削土豆!英伟达用「小脑指挥大脑」,重构AGI生产力
英伟达推出8B模型Orchestrator,通过组合工具降本增效。在HLE等测试中超越GPT - 5,成本仅为其30%左右。它还能泛化到未见工具,具有可定制调度能力,标志着复合AI新范式的兴起。
Groupe SNCF 使用 Talos OS 和 Kubernetes 实现基础设施的现代化
法国国家铁路集团(Groupe SNCF)从传统 VM 的 Kubernetes 部署迁移到基于 Talos OS 和 OpenStack 的云原生平台,解决运维挑战。虽面临组织和技术难题,但紧密合作加强了平台,未来将扩展平台、迁移关键应用。
长文本生成迎来新突破:拓元智慧推出 DrDiff ,实现效率与质量双提升
拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架,解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”,有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件,经测试表现良好,未来应用值得期待。
登顶!快手发布开源编程模型,720亿参数,创下编程能力新纪录
快手发布开源编程模型KAT-Dev-72B-Exp,在SWE-Bench Verified测试中登顶开源代码模型,与闭源GPT - 5成绩相近。该模型基于自研框架,有架构创新,还集成多种软件工程能力,是构建编程智能体的有力工具。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
最近新出现的两个提示词注入攻击场景
随着AI应用广泛,提示词注入攻击场景增多。一是Checkpoint发现带注入攻击的恶意软件,与AI分析系统对抗;二是多所大学论文含面向AI的秘密指令,对抗AI审稿。本质是攻防双方的对抗,且会持续。
SQL玩转多模态AI,轻松搞定图片+文本混合搜索
在AI驱动智能商业时代,传统搜索系统难满足需求,AI检索系统又面临数据搬运和工具链割裂难题。本文提出用原生SQL实现多模态智能检索,基于PolarDB融合AI引擎,通过SQL调用服务,无需迁移数据与搭建独立服务。
哈萨比斯出的难题,GPT之父接上了:用一个知识停在1930年的模型
GPT之父Alec Radford等用1931年前数据训练13B模型Talkie,切断现代知识污染。研究者测试其能力,探讨它对未来的“预感”、规避污染问题及数据多样性等,同时训练中也面临时间泄漏、数据质量等难题。
蚂蚁出手VLA,就是开源超越Pi0.5的基座模型
当前具身智能落地面临泛化能力不足的挑战,蚂蚁灵波开源发布的基座模型 LingBot-VLA 带来突破。它基于大量真实世界数据预训练,在多项真机任务测试中超越 Pi0.5,且在架构、效率等方面有创新。