AI不可怕，就怕AI会画画——这里有一种你还不知道的‘图’灵测试… (yq.aliyun.com)
由 @云栖精选 2017-04-24 07:51 / 0个评论
要不要再学学下面的文章？
基于 LLaMA 和 LangChain 实践本地 AI 知识库 (blog.yuanpei.me)
通用人工智能，即：AGI（Artificial General Intelligence）的实现，正在以肉眼可见的速度被缩短，以前在科幻电影中看到的种种场景，或许会比我们想象中来得更快一些。不过，等待 AGI 来临前的黑夜注定是漫长而孤寂的。在此期间，我们继续来探索 AI 应用落地的最佳实践，即：在成功部署本地 AI 大模型后，如何通过外挂知识库的方式为其 “注入” 新的知识。
by @技术头条 2024-03-13 13:12 查看详情
基于接口数据变异的App健壮性测试实践 (tech.meituan.com)
本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念；第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路；第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计；第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。
by @技术头条 2024-03-12 22:45 查看详情
使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。
by @技术头条 2024-03-12 22:29 查看详情
如何提供一个可信的AB测试解决方案 (tech.meituan.com)
本文以履约场景下的具体实践为背景，介绍如何提供一个可信赖的AB测试解决方案。一方面从实验方法的角度论述实验过程中容易被忽视的统计陷阱，给出具体的解决方案，一方面从平台建设角度论述针对业务场景和对应约束制定实验方案提供给用户，而不只是功能和方法由用户自由选择，因为实验方法差之毫厘，结果可能是失之千里。
by @技术头条 2023-08-26 21:53 查看详情
使用 Docker 快速上手 Stability AI 的 SDXL 1.0 正式版 (soulteary.com)
本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 来本地部署使用 Stability AI 刚刚推出的 SDXL 1.0，新一代的开源图片生成模型，以及在当前如何高效的使用显卡进行推理。
by @技术头条 2023-08-18 23:07 查看详情
基于AI+数据驱动的慢查询索引推荐 (tech.meituan.com)
目前，美团内部的日均慢查询数量已经超过上亿条，如何对对这些慢查询进行分析并建立合适的索引，是美团数据库研发中心面临的一项挑战。美团数据库平台研发组与华东师范大学展开了科研合作，通过基于AI+数据驱动的索引推荐，来与基于代价的方法并行地为慢查询推荐索引，以提升推荐效果。
by @技术头条 2023-07-04 23:28 查看详情
AI 加持的代码编写实战：快速实现 Nginx 配置格式化工具 (soulteary.com)
本篇文章聊聊如何使用 GPT 快速完成一个开源小项目，解决实际的问题，顺手点亮 GitHub 上 Nginx 开源社区的贡献者图标。“Talk is Cheap，Show you the Code。
by @技术头条 2023-07-02 23:45 查看详情
浅谈兼容性测试 (insights.thoughtworks.cn)
兼容性测试是一种软件测试，用于确保构建的系统/应用程序/网站与其他各种对象（如其他网络浏览器、硬件平台、用户、操作系统等）的兼容性。这种类型的测试有助于了解产品在特定环境中的表现。
by @Thoughtworks 2023-04-17 10:37 查看详情
探索云原生安全测试 (insights.thoughtworks.cn)
由于不同时代所使用的架构和技术的差异，云时代面临着一系列安全测试挑战。然而，传统的安全测试手段和工具由于其固有的缺点，无法很好地适应云时代的安全测试需求。
by @Thoughtworks 2023-04-07 11:16 查看详情
AI测试的迷思 (insights.thoughtworks.cn)
AI系统本身的发展还不足以很好地替代人在测试分析和测试设计方面的工作，导致AI实现的自动化测试的准确性以及可维护性比人工的方式更差，不过它的时间和成本优势却远远超过人工，这个也是其越来越火的根本原因。所以在测试领域，AI需要更加努力,才能真正替代人的工作。
by @Thoughtworks 2023-03-08 10:59 查看详情
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