「UI自动化测试框架」共找到 2239 篇相关文章
【博客转载】CUDA Constant Memory
文章介绍 CUDA 常量内存，它是设备上 64KB 被缓存的只读特殊内存空间。通过示例比较不同访问模式下常量内存和全局内存性能，指出块或 warp 一次访问时，常量内存快 10%；线程一次或伪随机访问时，慢很多。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
别再手搓测试数据了！AE测试数据智造系统揭秘
本文介绍基于大语言模型的AE测试数据智造Agent，解决AliExpress跨境电商测试数据构造难题。它结合大模型与原子工具库，实现自然语言驱动的全链路测试数据生成，提升测试效率与智能化水平。
火山引擎AI开发「全家桶」大升级，Agent再也没有门槛。
火山引擎Force原动力大会后，其AI开发“全家桶”升级。会上展示多个开源项目，如DeerFlow、veRL、UI - TARS。还提出AI云原生概念，另有MCP、PromptPilot等产品，助力开发者降本增效。
【7.2K Star】Google 基于LangGraph打造全栈Deep Research
谷歌开源Deep Research全栈应用，前端用React（with Vite）和Shadcn UI，后端研究代理用LangGraph，需Redis和Postgres数据库，LLM用Google Gemini，网络搜索用Google Search API，还介绍了Agent执行流程。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘：最佳实践、关键技术，Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验，介绍 Vibe Coding 实践，分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP，对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品，还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
AI生图迎来大升级：图像编辑达到像素级！背后团队大多来自Stable Diffusion模型基础技术发明团队
Stable Diffusion缔造者团队创立的 BFL 发布全新图像生成模型 FLUX.1 Kontext，可实现像素级图像编辑。它能以文本和图像为输入，有 Pro、Max、Dev 三版本，已在多平台上线，获用户好评，但也面临竞争。
彻底说清 Human-in-the-Loop：企业级 Agent 系统的关键挑战与LangGraph解法【上】
文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop（HITL）展开，介绍其必要性、常见模式，以LangGraph为框架解读关键挑战与实践，涵盖核心机制、原理解析，还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。