AI+测试:测试全方位实践内容

在这个AI技术风起云涌的时代,测试工程师们,你们准备好迎接变革了吗?自从 2025年 开年时 DeepSeek 的火爆人尽皆知,测试行业的风向标就被彻底改变了,各家大厂也让工作上用AI,感觉不用DeepSeek就跟这个时代脱节了。你是否想过,如何将AI技能融入到日常的测试工作中,不仅提升效率,还能提升薪资,让你的薪资翻几倍?作为一个曾对AI持谨慎态度的老司机,我深知这场AI浪潮来得有多快多猛。

AI医疗独角兽Abridge创始人访谈:企业级AI应用不存在简单「套壳」

!近日,美国AI医疗独角兽Abridge的创始人、CEO Shiv Rao博士接受了美国CNBC的电视采访。Shiv讲述了Abridge在医疗保健企业级服务中的定位,以及作为一款曾经被归类为“AI套壳”的应用,Abridge如何定义“套壳”的方向。Shiv Rao也是一名执业的非侵入性心脏病医生。大模型发展早期,“AI套壳”公司也曾被戏称为“二流中间商”,因为它们“只是在别人的技术上贴了一个界

AI+测试:全场景质量保障最佳实践

自从DeepSeek爆火之后,越来越多的同学咨询我,能否将这种大模型的能力融入到日常的测试工作中,在进一步提升工作效率比的同时,还能有一定的创新。刚开始我对此是保持谨慎的,因为这一波AI浪潮来得太快太猛了,且无论是通用大模型领域(LLMs),还是AI 应用层面(比如Agent、Manus),技术迭代发展速度太快。在技术发展脉络还不太明朗的情况下,不要过早投入太多资源,应该保持观察,小范围快速验

领导力越强的人,指挥 AI 的能力也越强么?哈佛新研究用 AI 量化领导力

领导力越强的人,指挥 AI Agent 的能力也越强?这篇来自哈佛大学肯尼迪学院的研究报告「Measuring Human Leadership Skills with AI Agents」设计了一个用 AI Agent 评估人类领导力的方法,这可能重新定义我们对“软技能”本质的理解。1. 领导力的“功能性骨架”:这个发现暗示,至少在目标明确、信息驱动的协作任务中,有效的领导力可能依赖于一个可

场景金融的"Manus"时刻

Manus是一款由中国Monica.im团队于2025年3月推出的通用型AI智能体(AI Agent)产品。Manus能够自主规划并执行复杂任务,直接交付成果,因而被誉为“全球首个通用Agent”。 该产品的核心突破在于实现了“自主执行闭环”,通过多智能体协作架构调用工具链(如浏览器、代码编辑器),能够从任务规划到结果交付全流程自动化处理,例如自动筛选简历、生成股票分析报告或设计旅行攻略。发布

把用户宠上天的金数据,用AI Agent攻克企业培训考试难题

知识经济时代,无论是“以考代学”的企业培训,还是运营活动的互动手段,考试的需求始终旺盛。“传统考试存在很多难点,比如出题环节复杂,配置考试繁琐,阅卷工作耗时耗力。AI的出现,让我们看到了优化考试的可能性。”明略科技旗下金数据产品工程师、快出题技术负责人周艺说。2024年3月,金数据推出了聚焦考试场景的首款AI产品——“快出题”。用户上传不限内容、格式的文件,快出题能够快速出题,并发布考试。短短

大模型与Agent技术在金融级智能运维的创新应用

分享概要一、智能运维需求分析二、大模型与Agent技术三、Agent智能运维体应用一、智能运维需求分析1、IT运维需求分析上图展示了完整的运维流程链,涵盖事前预防与事后处理的应急管理全过程。结合大模型技术的强大能力,我们可以在运维流程的各个环节逐步提升应急能力。例如,在故障预防阶段,利用大模型技术实现故障的提前发现与预警,从而增强故障预防能力。运维领域涉及数据中心的全方位管理,包括系统、主机、

DeepSeek在工业制造领域的应用场景实战

前言最近两个月,由于大客户项目交付到了关键阶段,以及忙于各种路演和融资,风叔实在是分身乏术,让大家久等了。在过去半年时间里,我们一直在和多家世界500强企业共创和打磨应用场景,其中就包括了一些全球领先的能源与工业自动化企业。通过深入学习和了解工业制造的业务流程,风叔越来越看好AI智能体在该领域的应用场景,工业制造也将是风叔未来重点深挖的行业。从整体上来讲,工业制造主要包括设计研发、采购、生产制

金融行业AI原生转型经典案例—某商业银行

60% 提升模型复用率90%实现安全审计覆盖率案例标题金融行业某商业银行客户通过CSGHub构建跨网隔离、全流程安全可控的大模型资产管理体系,赋能AI原生转型。执行摘要作为金融行业的重要代表,某银行积极推进AI原生化与智能化转型,但在模型跨网流转、安全合规、集中治理、研发协作等方面,面临资产分散、流程繁琐、隔离壁垒和复用效率低下等挑战。通过引入开放传神(OpenCSG)的CSGHub平台,构建

“大模型+软件测试”的落地现状与实践案例

随着软件系统的复杂性不断增加,软件测试的重要性越来越高,测试活动将影响开发人员的工作效率,产品的可靠性、稳定性和合规性,以及最终产品的运营效率。将大模型用于软件测试领域可以提供更高的测试覆盖率,减少不稳定的测试并加快缺陷修复过程。这有助于提高测试人员的测试质量和效率,加快缺陷修复,并确保遵守企业内外部的软件开发标准。大模型在测试领域有两个明确值得探索的方向:方向一:文本生成类场景。由于大模型的优