自从计算机科学的黎明时期以来,软件质量的发展经历了一系列的转折和里程碑。从最初的功能性需求,到现在的全面考虑功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维护性和可移植性等等,软件质量的定义和重要性都有了显著的提高。
在1960年代和1970年代,软件开发主要是为了满足功能需求,而对软件的质量并没有过多的考虑。随着计算机系统变得越来越复杂,人们开始意识到软件质量的重要性。在这个阶段,人们主要依赖手动测试,但这种测试方法成本高昂,效率低下。
进入1980年代和1990年代,随着技术的进步,软件测试的方法也有了显著的改进。人们开始使用测试工具,这些工具可以在短时间内检测出大量的错误。同时,人们也开始关注软件开发过程中的质量管理,例如引入了软件开发生命周期模型。
21世纪初,软件质量的重要性得到了全球的认可。全球的标准化组织开始制定软件质量的标准和最佳实践。如今,软件质量已经成为企业竞争力的关键因素之一。随着DevOps和敏捷开发的流行,软件质量不再仅仅是测试阶段的任务,而是贯穿于整个软件开发生命周期。它为开发和运维团队提供了一种全新的方式来管理和提高软件质量。而随着人工智能和机器学习技术的发展,软件测试的方法也在不断进步。以Testin云测为代表的头部企业将人工智能技术引入到测试过程中来,智能测试时代正式开启。
据了解,目前Testin云测已经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。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。
随着软件的市场的扩大,更多的国内企业也开始认识到软件测试的重要性,软件测试行业正在向智能测试、测试服务化等方向发展,而对于大模型在软件行业的应用,更多的业内专家表示这必将是软件测试行业的未来和新的增长点。
好文章,需要你的鼓励
TechCrunch Disrupt 2025 AI舞台将汇聚塑造科技未来的领军人物,顶尖风投将揭示在快速变化的AI领域获得融资的关键。来自Apptronik、ElevenLabs、Hugging Face、Runway等创新企业的领导者将分享前沿洞见,探讨AI如何重塑创意过程、改变物理世界、变革国防安全和重新定义人际关系。10月27-29日,五大主题舞台将在旧金山呈现科技创新的未来图景。
西班牙研究团队提出了一种创新的AI自我纠错方法SSC,让人工智能学会识别和修正规则中的漏洞。当AI发现自己在钻空子获得高分时,它会反思规则的合理性并主动改进。实验显示这种方法将AI的"钻空子"行为从50-70%降低到3%以下,同时提升了回答质量。这项技术有望让AI从被动执行指令转变为能够质疑和改进指令的智能协作伙伴。
英超联赛与微软达成五年战略合作伙伴关系,推出AI驱动的Premier League Companion服务,为全球球迷提供个性化体验。该服务利用Azure OpenAI技术,整合30多个赛季的统计数据、30万篇文章和9000个视频,帮助球迷发现和了解更多内容。未来还将为Fantasy Premier League引入个人助理经理功能,并通过Azure AI优化比赛直播体验和赛后分析。
这篇文章详细解析了Long、Shelhamer和Darrell在2015年CVPR会议上发表的开创性研究"全卷积网络用于语义分割"。文章以通俗易懂的方式,将这项复杂的技术比作艺术家的绘画过程,解释了如何让计算机不仅识别图像中有什么物体,还能精确标出每个物体的位置和边界。研究团队通过将传统分类网络改造为全卷积形式,并巧妙运用上采样和跳跃连接技术,实现了高效准确的像素级图像理解。这一突破为自动驾驶、医学影像和增强现实等领域带来了革命性变化,奠定了现代计算机视觉的重要基础。