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做网站前段可以考什么证书,网站百度快照怎么做,被他人备案后做违法网站,省建设厅网站二建考试目录 一、AI测试分类 二、AI测试岗位分工 一、AI测试分类 说起AI测试可能过于模糊#xff0c;下面来看看AI测试的分类。常见的分类方式包括按测试类型、测试对象、测试目标或AI应用场景划分。 1.1 按测试类型分类#xff1a; 分为功能测试、性能测试、安全测试、对抗测试、…目录一、AI测试分类二、AI测试岗位分工一、AI测试分类说起AI测试可能过于模糊下面来看看AI测试的分类。常见的分类方式包括按测试类型、测试对象、测试目标或AI应用场景划分。1.1 按测试类型分类 分为功能测试、性能测试、安全测试、对抗测试、兼容性测试等等等类别功能基本任务测试检查模型在核心任务上的表现如文本生成、翻译、问答等使用标准数据集如GLUE、SQuAD验证准确率。性能测试、安全测试、对抗测试、兼容性测试可靠性测试‌确保AI系统在各种条件下稳定运行例如长文本处理或空输入提交时的容错能力。‌‌鲁棒性测试‌检验模型对噪声、对抗样本或边缘案例的适应性如多语言混合输入中的术语处理。‌‌可解释性测试‌评估AI决策过程的透明度例如通过可视化工具分析模型推理路径零样本/小样本学习测试测试模型在未训练任务上的表现如用少量示例让其完成新任务跨领域适应性测试检查模型在医疗、法律等垂直领域的表现对比通用领域效果。长文本连贯性测试测试模型在长对话或文档中的上下文保持能力如生成连贯的故事或回答依赖历史的问题。多模态支持测试测试模型处理文本、图像、语音等多模态输入的能力如适用。文本对抗样本测试使用TextFooler等工具生成对抗文本测试模型鲁棒性如将“好”替换为“好”特殊Unicode字符参考 https://cp.baidu.com/landing/tscp_doc/5afa52664bc3dc2eda499bb5f67c46a91.2按测试对象分类‌模型层测试、应用层测试模型层测试‌聚焦于算法本身例如分类模型的精确率、召回率、F1分数或AUC-ROC曲线用于评估判别任务如目标检测或图像分割的准确性。‌注 测试集数据可以测试人员自己收集。或者公司的数据标注人员整理提供、爬虫爬取。应用层测试‌关注AI在具体应用中的表现如自动驾驶中的时间理解能力涉及动作识别、持续时间分析等任务如 广告推荐等等。 这需要在真实业务场景中评估AI结果对业务场景的适配程度。1.3 按AI应用场景分类自动驾驶AI测试‌强调时序理解能力如基于视频片段的动作识别和事件关系分析。‌ 测试需覆盖时间尺度变化、自车视角推断等挑战。‌自然语言处理测试‌侧重于文本生成、多轮对话和事实核查使用指标如逻辑一致性或主题连贯性。‌‌计算机视觉测试‌针对图像分类、分割等任务采用Dice系数或IoU交并比等指标衡量分割精度。‌设计自动化测试框架‌利用机器学习自动生成测试用例、优化执行策略提升覆盖率和效率。‌注 使用AI模型来测试AI模型。基准测试‌通过标准化数据集如TAD基准全面评估模型性能涵盖多种任务类型‘注 目前最广泛的AI的四种测试类型机器学习项目的测试推荐系统项目的测试图像识别项目的测试自然语言处理项目的测试二、AI测试岗位分工1、AI测试开发岗 主要利用AI技术为公司赋能提示测试效率、测试质量。(用AI赋能测试)要求技能具备AI测试平台、AI测试工具开发能力比如AI生成测试用例、AI执行测试接口测试、WEB测试、APP测试、AI执行单元测试、AI执行安全测试、AI项目全流程管控等等比如熟悉AI评测平台的架构设计、功能范围比如开发了一个AI Agent用于测试领域AI Agent能够根据软件的实时变化自动生成、优化和执行测试用例减少了人工干预。当软件功能发生变化时AI Agent可以自动调整测试用例和测试路径确保测试覆盖面更加全面。2、AI模型测试岗(或叫算法测试)对AI模型进行质量保障本质上介于算法和测试之间。侧重于AI大模型算法效果类测试。主要职责数据质量测试、模型效果评估、模型专项测试等(注比如在推荐/广告系统中测试)要求技能要求会深度学习、会主流Pytroch框架加分项 熟悉主流AI框架(TensorFlow, PyTorch)及测试工具链行业评测标准(如MMLU,HEIM,TextVQA等)大模型算法评估3、AI产品Agent测试 类似传统互联网中的功能开发测试岗。侧重于AI产品应用层测试。要求技能开发AI产品测试自校验框架能力。什么是AI Agent俗称智能体百度百科定义AI Agent是具备自主决策与工具调用能力的智能代理系统通过大语言模型理解需求、规划目标并执行任务其核心特征为主动思考与跨工具操作能力区别于依赖预设指令的传统人工智能系统​。科技定义AI Agent是 “以大语言模型为大脑驱动的系统具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力能够自动化执行完成复杂任务的系统。AI Agent 和大模型的区别在于大模型与人类之间的交互是基于prompt 实现的用户prompt 是否清晰明确会影响大模型回答的效果。而AI Agent的工作仅需给定一个目标它就能够针对目标独立思考并做出行动。参考https://cloud.tencent.com/developer/article/2404939https://blog.csdn.net/2401_85373691/article/details/145159648