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English(EN) LLMs force engineering teams to rethink one of the core assumptions of software testing: deterministic outcomes. At today’s @[email protected] meetup in Bern, se

人工智能和大型语言模型挑战软件测试的确定性假设

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

资深软件工程师 Mike Mannion 讨论了大型语言模型（LLMs）如何挑战传统的软件测试方法。在伯尔尼的一次会议上发表演讲时，Mannion 强调了从确定性结果转向人工智能系统的概率性测试。讨论内容包括可接受的故障率策略和构建有弹性的 AI 测试框架。 AI

影响 大型语言模型正在迫使人们重新评估软件测试的核心原则，转向概率性方法和可接受的故障率。

排序理由 这是一篇讨论大型语言模型对软件测试影响的观点文章，在一次会议上发表。

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人工智能和大型语言模型挑战软件测试的确定性假设

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    大型语言模型迫使工程团队重新思考软件测试的一个核心假设：确定性结果。在今天于伯尔尼举行的 @[email protected] 会议上，se

    LLMs force engineering teams to rethink one of the core assumptions of software testing: deterministic outcomes. At today’s @[email protected] meetup in Bern, senior software engineer Mike Mannion talks about statistical testing for LLMs in Java using PUnit. Sneak Peek: → probabil…

    链接 jug.ch/…/testing-with-punit_be.html

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