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一种可以减少 CI 回归测试套件规模的更佳方案

作者作为测试架构师，认为减少CI回归测试套件规模理论诱人但实践常失望。介绍有效处理大型测试套件的方案，如随机趋势分析、多上下文模式匹配等，还谈及无门控测试等优势，能助力管理测试集。

文章围绕Hermes - Agent展开，指出多数Agent缺乏自学习能力，而它试图跨越这一鸿沟，能自动“写手册”（Skill）。介绍其架构、安装配置，通过代码审计任务演示自学习过程，并解析Skill机制，为生产级Agent提供新思路。

南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。

OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano，优化速度和成本；MiniMax的M2.7能自我演化；小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。

2026年3月16日，黄仁勋在GTC演讲中称AI计算需求至少达1万亿美元，实际或更高。他回顾AI三次拐点，介绍推理时代超级计算机Vera Rubin，还发布OpenClaw等软件，成立开源模型联盟，展示各行业应用，强调共封装光学重要性。

OpenClaw在短时间内登顶GitHub开源榜首，国内企业纷纷部署。但它存在安全隐患，如漏洞、隐私风险等。朱雀实验室联合腾讯云EdgeOne推出「OpenClaw安全体检」功能，可自动完成全面体检与风险评估。

丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。

全球AI竞赛进入下半场，赛道转向‘谁更能干活’。我国有工业体系、应用场景和市场优势，取胜关键是‘通专融合’。文中提炼上海人工智能实验室周伯文长文8个要点，给出应对之策。

Latent Space 客座文章称人类写代码死于 2025 年，Code Review 将死于 2026 年。高 AI 采用率团队产出暴涨但审查拖后腿，AI 审代码也不可靠。作者提出范式转变及五层信任体系。

过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。