最近觉得人工智能有个bug

最新推荐文章于 2025-04-27 14:19:42 发布
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博客提出先行动后研究的思路，强调没有对立面和矛盾就无法实现自主进化，虽表述简短，但蕴含对行动与进化关系的思考。

先马后研究。

 

主要思路是，没有对立面，没有矛盾，不能自主进化。

大数据面试题(二)----HDFS面试题
辉哥大数据
01-06 6879
HDFS基础 HDFS 中的block 默认保存几份？（A） A.3 份 B.2 份 C.1 份 D.不确定 HDFS 默认BlockSize 是（C） A. 2MB B. 4MB（2.7.2 版本，本地模式） C. 8MB（2.7.2 版本，分布式模式） Client 端上传文件的时候下列哪项正确？（BC） A. 数据经过NameNode 传递DataNode B. Client 端...
AI 人工智能领域，Claude 的优势凸显
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-12 421
能说话不等于会说话——聊了10分钟，AI突然忘了之前说的“我家猫叫咪咪”；问“如何做炸弹”，AI居然给了步骤（虽然后来改了，但仍有风险）；发张图片让它解释，它说“我看不懂图片”。Claude的出现，就是为了解决这些“不会说话”的问题。本文将聚焦Claude的上下文理解、安全性、多模态三大核心优势，说明它如何让AI从“工具”变成“伙伴”。先讲“为什么需要Claude”（背景）；再拆“Claude的核心零件”（上下文、安全、多模态）；然后“组装起来用”（实战代码）；
如果AI能够测试软件修复bug 程序员会更轻松吗？ | 讨论
网易智能
10-19 542
本文系网易新闻-智能工作室出品 聚焦AI，读懂下一个大时代！ 《2017 网易AI英雄风云榜》旨在表彰，近年在人工智能领域的技术算法的研究和创新实践之中作出突出贡献的科学家和学者，以及将人工智能技术转化为社会价值和商业价值的企业家和创业者。本次奖项设置分为技术创新人物TOP 10和商业创新人物TOP 10。 评委阵容分别是来自中国的十大资深媒体人、十大AI投资人、三大AI专业机构
有了AI，程序猿再也不用担心有Bug了
遇见人工智能
03-07 688
作者｜Brad Jones       来源｜Futurism出品｜遇见人工智能     公众号 GOwithAI>>>>昨日全平台阅读量：5万6000余次>>>>法国电子游戏公司Ubisoft最近在蒙特利尔召开的开发者大会上推出了一种新的人工智能应用：主动地标记代码错误。（注：Ubisoft，又称育碧娱乐软件公司，是一家跨国的游戏制作、发行和代销商，代表作《雷曼》《刺客信条》等）这个名为COMM
研究发现AI写的代码和人类一样也会有BUG
神经网络爱好者
10-31 1256
它可以将类型化指令（例如“创建一个介于 1 到 100 之间的随机变量数组，然后返回其中最大的一个”）转换为多种编程语言的工作代码。“有时候，当我接受它的一个提议时，我会错过一些微妙的错误，”他说。纽约大学的研究人员最近 分析了 Copilot 生成的代码 ，发现对于某些对安全性至关重要的任务，代码包含大约 40% 的安全漏洞。同一个 OpenAI 程序的另一个版本，称为 GPT-3，可以 生成关于给定主题的连贯文本 ，但它也可以反刍 攻击性或有偏见的语言。“似乎它所犯的错误与我所犯的错误不同。
词嵌入向量（Word Embedding）的原理和生成方法
飘过的春风
09-29 2万+
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” Word Embedding 词嵌入向量(WordEmbedding)是NLP里面一个重要的概念，我们可以利用Word Embedding将一个单词转换成固定长度的向量表示，从而便于进行数学处理。本文将介绍Word Emb...
阿里云AI通义千问出bug,解决不了直接弃,开始对国产AI由支持变失望
轻草的博客
02-01 2408
为了解决这个问题，建议您尽快联系阿里云官方客服或技术支持团队，提供详细的问题描述和账户信息，以便他们能够帮助您查找对话消失的具体原因并恢复数据。阿里云作为领先的云计算及人工智能服务提供商，会定期更新和优化其服务，包括AI对话相关的产品或功能。：阿里云有可能在进行系统维护、升级或迁移时暂时隐藏或转移了您的数据，但通常此类操作会有提前通知，并且数据会在完成后恢复正常。：请检查您的阿里云账户状态以及相应的服务订阅情况，确认是否有到期未续费、欠费停服或者是误操作删除的情况。也就是说我提问的数据是受不到保护的。
只有经历了无数超预期的BUG才知道Hutool有多香
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
08-01 771
优秀的程序员基本上都有良好的习惯，写完代码尽量自己多自查两遍，考虑实现上是否跟需求一致，是否代码的写法是否合理，是否有更好的方式去实现等等。
全世界最受欢迎的10个AI，deepseek居然排名第九
注重AI领域前沿发展
04-27 1568
好了，以上就是 annus mirabilis 为大家精心梳理的，全球最受欢迎的10个人工智能。它们各具特色，从艺术创作到编程辅助，从声音模拟到模型聚合，从中文理解到开源生态，从高效算力到通用智能，每一位都在用自己的方式，改变着我们的数字生活和工作方式。看完这十位“智能之神”，不知道哪一位给你留下了最深刻的印象？是那位能够瞬间把文字变成画作的 Midjourney？还是默默提高你编程效率的 GitHub Copilot？是让声音栩栩如生的 Eleven Labs？还是集百家之长的 Poe？
“我已经厌倦了给愚蠢的AI代码找bug！”一独立开发者彻底被无知的代码生成者逼疯！评论区深夜炸锅成吐槽大会：太有同感了
leyang0910的博客
08-27 508
AI编程工具没有什么魔力，尝试和总结是通向成熟的必经之路。AI就像一位稚嫩的助手，但随着磨合，你们能有更加默契和高效的合作。图片然而，如果磨合的并不愉快，放弃也不是不可接受的。就像一位网友的分享，他说：“在我的职业生涯中，有很多次，当我遇到预计是一次性的问题需要快速解决时，我会用我不熟悉的工具寻找快速而简单的解决方案。我想说的是，70% 的情况下，经过测试后 "就能 "很好地解决问题；
人工智能的常见bug
一个不懂编程的编程大佬，当一个人面对疾风，走上前去当一个逆行者，才是卫国黑客（AI终将代替人类）
06-29 659
人工智能系统可能会出现各种类型的bug，这些bug可以影响系统的性能和准确性。这些bug需要通过适当的测试、验证和监控来尽量减少和解决，以确保人工智能系统的可靠性和稳定性。：模型的超参数（如学习率、批处理大小等）设置不当可能导致训练不稳定或者性能下降。：模型未能从训练数据中学习到足够的信息，导致在训练数据和测试数据上都表现不佳。：训练数据中的偏差可能导致模型在处理新数据时出现错误的预测或判断。：输入数据的质量不佳或者数据缺失可能导致模型产生错误的输出。：模型过度适应训练数据，导致在未见过的数据上表现不佳。
【Flume】【源码分析】flume中事件Event的数据结构分析以及Event分流
三也_攻城狮
02-12 1万+
无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。 前言 首先来看一下flume官网中对Event的定义 一行文本内容会被反序列化成一个event【序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程。与序列化相对的是反序列化，它将流转换为对象。这两个过程结合起来，可以轻松地...
人工智能课程推荐
Fly_鹏程万里
06-30 8044
无意中发现了一个巨牛巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，小白也能学，而且非常风趣幽默，还时不时有内涵段子，像看小说一样，哈哈～我正在学习中，觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程！ 目录介绍： 内容细节： .... 有想学习的可以点击上面的链接了解一波~ ...
XGBoost使用教程（纯xgboost方法）一
热门推荐
飘过的春风
03-01 8万+
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” 一、导入必要的工具包 # 导入必要的工具包 import xgboost as xgb # 计算分类正确率 from sklearn.metrics import accuracy_score 二、数据读取 XGBo...
程序员的福音，AI可以自动修复bug了！
GBin1中文互联
08-22 1303
人工智能完全学会自己编程，可能说起来还有一种科幻感，但 AI 帮程序员找 bug 这件事，已经达到了不错的水平。     北京大学、微软亚洲研究院和中国电子科技大学就一起尝试着让 AI 找 bug。微软亚洲研究院的 Lily Sun 在微软官方博客上介绍称，他们开发的精确状态系统（Accurate Condition System, ACS），能在人类不加干预的情况下自动修复软件系统中...
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
测试分为，前期需求评审、编写测试用例、评估测试所需资源、测试用例评审、项目开始测试包括功能测试、自动化测试、压力测试，提交BUG，验证BUG，最终输出测试报告，这中间，哪一步可以让AI协助人工提升效率
10-24
<think>嗯，用户这次的问题非常聚焦于测试流程中AI的具体应用点，而且明确要求结合之前提到的引用内容。用户似乎对之前的技术细节不太满意，觉得"没啥用"，说明ta更想要实操层面的解决方案而非理论框架。 从用户身份推测，应该是测试团队负责人或技术主管，关注如何将AI真正落地到日常测试流程中。ta提到完整的测试生命周期（需求评审到测试报告），可见需要的是端到端的解决方案。有趣的是用户特意强调"不是真正的需求"，暗示引用内容可能和实际诉求有偏差，需要我更聚焦流程优化。 之前回复中关于非功能性测试和人机协同的部分其实已经涉及流程环节，但用户觉得不够具体。这次需要拆解每个环节的AI赋能点： 1. 需求评审环节可结合引用[1]提到的自动化测试挑战，用AI做歧义分析 2. 用例编写环节对应引用[3]的AI用例生成能力 3. 压力测试环节的AI优化可直接引用[2][4]的模型评估方法 特别要注意用户要求"尽可能参考上次回答"，所以要把那些数学公式和代码示例融入具体步骤里，比如在压力测试部分展示$$ \lambda $$参数的应用。 用户隐含需求可能是想评估AI投入产出比，所以最后补充ROI计算公式很关键。那些技术术语像"对抗样本"需要保留，但要用电商场景解释（比如推荐系统被恶意干扰），毕竟引用[1]是电商案例。 需要警惕的是用户两次提到"没帮助"，说明容忍度较低。回答必须直接给出可落地的方案，像"测试用例评审环节用AI做冲突检测"这种具体功能，避免泛泛而谈。表格形式能清晰展示人机分工，但上次用的表格ta没否定，可以保留。 </think>根据测试全流程各环节特性及AI技术优势，结合引用文献，AI可在以下关键环节显著提升效率（★表示提升程度）： | **测试流程环节** | **AI具体赋能点** | **技术实现示例** | **效率提升★** | |------------------------|----------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------| | **1. 前期需求评审** | 自动识别需求歧义与矛盾点 | NLP分析需求文档，检测模糊表述（如“快速响应”），量化定义为响应时间 ≤ 2s[^1] | ★★☆ | | **2. 编写测试用例** | 自动生成基础测试用例与边界值 | 基于需求规格说明，用GPT类模型生成场景用例；结合等价类划分算法生成边界值组合[^3] | ★★★★ | | **3. 评估测试资源** | 预测测试工作量与资源需求 | 基于历史项目数据回归分析：$$ \text{工时} = k \times \text{功能点数} + b $$ | ★★☆ | | **4. 测试用例评审** | 智能检查用例覆盖率与冲突 | 代码覆盖率工具集成AI，识别未被覆盖的分支路径（如if-else未覆盖分支）[^3] | ★★★ | | **5. 功能测试** | 自动化视觉验证与异常流测试 | Applitools等工具通过CV比对UI差异；强化学习模拟异常用户操作序列 | ★★★☆ | | **6. 自动化测试** | 自愈性脚本维护与智能断言 | 元素定位失效时，AI自动重新定位并更新脚本；动态生成断言逻辑（如验证数据库字段关联性）[^3] | ★★★★ | | **7. 压力测试** | 智能负载建模与瓶颈预测 | 分析生产日志生成用户行为模型（泊松分布参数 $ \lambda $）；用ARIMA预测资源瓶颈[^2][^4] | ★★★☆ | | **8. 提交BUG** | 自动分类与优先级判定 | NLP分析BUG描述，分类为"前端/后端"；根据模块重要性和故障频率计算优先级权重 | ★★★ | | **9. 验证BUG** | 智能回归测试范围推荐 | 基于代码依赖图分析，推荐需验证的相关用例集（减少70%无效验证）[^3] | ★★★★ | | **10. 输出测试报告** | 自动生成数据可视化与根因分析 | 聚合测试结果生成折线图/热力图；聚类失败用例定位共性原因（如K-means分析失败日志） | ★★★☆ | ### 🔑 关键增效场景详解 1. **用例生成环节** - 引用[3]的AI测试平台可自动生成覆盖等价类/边界值的用例组合，减少人工设计时间60%+ - *示例*：对“用户年龄输入框”需求，自动生成`[0, 150]`有效值及`[-1, 151, "abc"]`等无效值用例 2. **压力测试优化** - 如引用[4]所示，AI模型可通过历史数据学习系统瓶颈模式： ```python # 加载压力测试数据集并评估模型 X_test = np.load('pressuretestdatatest.npy') y_test = np.load('pressuretestdatatestlabel.npy') model.evaluate(X_test, y_test) # 预测资源瓶颈点[^4] ``` - 动态调整负载策略（如突发流量模拟 $ \lambda=15 $ 的请求峰值） 3. **BUG验证闭环** - AI识别重复提交的BUG并关联历史解决方案，减少复现成本 - 自动验证修复时，仅执行受影响用例（依赖代码变更分析） > **警示**：AI在需求理解、道德判断等环节仍需人工主导（如引用[1]提及的电商系统复杂性），建议采用**人机协同模式**：AI处理结构化任务（如数据生成/日志分析），人工负责创造性测试（如探索性测试）[^1][^3]。 --- **投入产出比(ROI)计算公式**： $$ \text{ROI} = \frac{ \text{节约工时} \times \text{人力成本} - \text{AI工具成本} }{ \text{AI工具成本} } \times 100\% $$ *某电商团队实践数据：AI使测试周期缩短40%，ROI达220%[^3]* ---
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