在今天的数字化世界中,软件测试的重要性无人能忽视。在大模型能力正在千行百业尝试创新改变行业格局的初期,作为软件测试行业领导者的Testin云测也已经开始探索将大模型技术应用到软件测试行业中了。
大模型在软件测试行业中的应用正在开启新的可能性和机遇,作为深度学习领域的一项前沿技术,大模型通过处理大规模的数据和复杂的算法来学习和适应各种复杂的测试场景,这使得软件测试过程能够实现更高的自动化程度和更准确的结果。

在Testin云测CTO陈冠诚看来,大模型在测试用例分析、测试需求分析、测试报告解读等文本分析领域已经可以发挥能力。“测试执行不仅需要调用大模型的多模态能力来理解测试逻辑和图像,还需要与物理世界交互操作,所以大模型暂时还不能替代人工。” 陈冠诚进一步解释道。
据了解,目前Testin云测开始探索使用大模型辅助生成代码,预估软件开发效率将提升20%至30%。同时,Testin云测也正在测试评估国内、国外的开源大模型能力,尝试用大模型助力测试用例分析、测试需求分析、测试报告解读等软件测试环节,从测试的结果来看,也能达到20%至30%的效率提升。
在2023世界人工智能大会上,用大模型测试大模型的技术趋势已经开始涌现。但放诸垂直行业,大模型的能力还不具备,对于很多行业来说,软件测试的门槛是极高的,测试人员不仅要懂软件测试业务逻辑,还要懂行业知识。“而这些优质的专业训练数据一般都为银行、证券公司、专业软件测试公司所有,而市面上的大模型一般只能拿公开数据训练。” 陈冠诚指出了软件测试大模型的开发先要跨过训练数据这一关,而后要有行业达成共识的测试标准。在以前,软件测试主要依赖于人工进行,这样的方式既耗时又容易出错。而大模型的引入,使得我们可以通过机器自动化进行大部分的测试工作,大大提高了我们的工作效率。此外,大模型还可以帮助我们更深入、更全面地理解软件的功能和性能,从而更准确地找出可能的问题和错误。
Testin云测将持续探索前沿技术在软件测试中的应用,这不仅将带动Testin云测的持续发展,也将推动整个软件测试行业的变革和进步。
虽然大模型在软件测试中的应用还在探索阶段,但我们已经看到了它带来的巨大潜力。在未来,我们期待看到更多的大模型应用案例,以及它们如何改变我们的工作和生活。我们坚信,大模型将成为软件测试行业的一个重要工具,为我们提供更多的可能性和机遇。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。