与传统软件相比，测试 AI 应用面临着独特的挑战，这是因为像 GPT-4o、Claude 和 Gemini 这样的大型语言模型具有固有的随机性。与提供一致响应的传统服务不同，AI 模型对相同的输入会产生不同的输出，这使得标准的模拟和虚拟化服务技术不足。这些传统方法依赖于预定义的、静态的响应，而无法考虑 AI 模型有效输出的分布。为了解决这个问题，测试策略必须从断言精确的语义内容转向验证任何正确响应都应满足的属性，例如长度、包含关键信息以及不存在虚假细节。 AI
影响 由于模型的随机性，强调了 AI 应用需要新的测试策略。
排序理由 文章讨论了使用现有方法测试 AI 应用的挑战，而不是发布新产品或研究。
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