蜕变测试和对抗性测试策略在AI系统测试中的应用

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探索这些创新的测试策略,如何帮助AI系统发现潜在的缺陷,并使其为应对不可预测的真实场景做好准备。

“归根结底,测试AI系统不仅仅是为了发现缺陷;更重要的是为我们的模型应对现实世界中的不可预测性做准备。”

AI迅速在技术领域引起了轰动,尤其是大规模语言模型(LLM)在这场变革中处于领导地位。但当我们构建AI驱动的应用时,质量依然至关重要。

测试AI系统的一个关键方面是处理可能决定应用成败的意外场景。由于这些模型的规模庞大,全面测试所有可能性是不现实的。因此,聚焦边缘案例(edge case)对于降低不确定性风险至关重要。

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