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Taguchi methods
Taguchi methods
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人工智能重塑质量工程，超越传统软件测试
人工智能正在改变质量工程领域，将其影响扩展到传统的软件测试之外。人工智能正在影响软件团队构思和实施质量保证流程的方式。这一转变涉及对人工智能集成对现代软件开发团队意味着什么的实际重新评估。
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LLM 赋能新的优化和容差设计，绕过传统方法 · 跟踪 2 个来源
本研究介绍了一种新颖的优化和容差设计方法，利用大型语言模型 (LLM) 绕过传统的正交表和信噪比等方法。该方法通过“拉面优化”案例研究 (SIWC25) 进行演示，包括将在线评论等基于语言的信息构建为可量化的目标（例如，“QEU 分数”）。LLM 通过遵循特定提示生成优化的设计，有效地探索解决方案空间而无需大量实验。该框架已扩展到优化折叠伞等实体产品和社区空间等社会系统，与传统技术相比，大大降低了成本和开发时间。
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大型语言模型在虚拟评估中的优化和成本降低方面超越了田口方法 · 跟踪了 2 个来源
本报告整合了两种受拉面分析启发的优化方法，以改进虚拟评估流程。第一部分“优化”展示了大型语言模型（LLMs）如何通过分析在线评论和数值数据直接生成最优设计，在复杂系统方面超越了传统的田口方法。第二部分“容差设计”展示了 LLMs 如何通过识别和放宽对不太敏感因素的约束来降低成本并保持质量，例如通过折叠伞的成本削减措施以及虚拟评估过程本身。报告提倡一种混合方法，使用 LLMs 进行初步探索，并使用传统方法进行最终优化，特别是针对实体产品。