在日新月异的时代发展中,无论什么行业、什么规模的企业都需要具备一定的适应能力和创新能力才能立于不败之地。而那些能够顺应数字化趋势、主动进行转型的企业将更具竞争优势,更有可能在不断变化的市场中保持领先地位。所以,如何顺应时代潮流,积极的、成功的进行数字化转型对企业来说至关重要。作为数字化转型优质服务商的Testin云测将是您最值得信赖的合作伙伴,Testin云测将通过提供全面的测试解决方案、技术创新与工具支持和丰富的行业经验和优秀的洞察力来赋能客户企业。
在软件测试领域,Testin云测合作伙伴遍及医疗、电商、游戏、教育、旅游、能源等数十个行业。随着软件测试行业的迅速发展,Testin云测试全面迈入智能测试时代,凭借着专业、高效、稳定、安全的多样化测试服务能力以及成熟、领先的自动化测试框架,在测试领域处于领先地位。
在泛金融领域,Testin云测与国内过半的券商,100余家商业银行,30余家保险及知名基金公司有着长期密切的合作关系,见证了金融信息化十余年高速发展的历程。聚焦券商,其业务往来有着很强的行业特色。Testin云测试对券商的运营逻辑与业务场景有着深刻的理解,为券商的系统和软件应用提供了多种解决方案。在业务上,其测试工作涉足券商的股票、基金、债券及金融衍生品等所有业务类别,涵盖了券商软件系统的前端到后端,适用于券商的多种测试场景。在服务上,充足的有券商行业背景的测试专家、详尽的软件测试报告及7*24小时的响应,最大可能满足券商的需求。
在智能网联汽车产业,Testin云测试结合自身的服务,把智能网联汽车行业的软件质量关注分为兼容、功能、性能、安全、数据等五个维度,推出了专业的IOT测试服务,当前已与众多车企深度合作,取得很好的反馈。
在人工智能数据领域,Testin云测也建树颇丰。作为我国领先的AI训练数据头部服务商,Testin云测立足高质量、场景化的AI训练数据服务,始终坚持以技术创新加速行业发展为己任,率先形成AI训练数据的“采、标、管、存”一站式服务,实现了从“数据原料”到最后的“数据成品”全链条打通,将AI数据处理流程逐渐融入人工智能业务处理流程中。促使着人工智能产业加速发展,显著提升了AI应用的规模化落地效果。
国内某Top10券商引进Testin云测提供的方案后,彻底解决了自动化工具和懂券商业务的专业测试人员的问题,实现了功能回归自动化测试的有序进行。覆盖测试用例近7000个,总脚本数超过2000个,脚本支持跨双平台(Android+iOS)执行,自动化目标覆盖率60%以上。彻底解决了兼容性的问题,实现了600款安卓机型、70款苹果全系列机型以及Web端多维度组合的兼容测试问题,测试任务下发24小时之内即可收到反馈测试报告,整体流程上使得券商发版提前了5天以上的时间。
Testin云测将继续秉持专业、创新、卓越的精神,继续发挥重要的作用,为企业提供全面的测试解决方案、先进的技术支持和深入的行业洞察力,助力企业的数字化转型,帮助企业在数字化时代走的更稳、更远。
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这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。