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备注:本篇专栏内容实际整理于 2024.06.03,楼主由于工作繁忙来不及发到社区,部分当时的热点可能 “过时” 了
行业动态
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- 截止至 2023 Q4,HarmonyOS 在中国的市场份额已经达到 16%,在全球市场的份额也达到 4%,成为安卓、IOS 之后的第三大手机操作系统(虽然 “第三” 略有水分😓,但是不能否认它打破 iOS + Android 的格局)。
- 鸿蒙相关职位数同比增速从 33.8% 攀升至 216.1%,鸿蒙相关职位的投递人数同比增速从 132.1% 攀升至 380.1%,鸿蒙人才供需两旺。
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- 5 月 24 日中国音数协游戏工委发布《2024 年 4 月中国游戏产业月度报告》,报告显示:2024 年 4 月中国游戏市场收入 224.32 亿元,环比下降 4.21%,同比下降 0.27%。其中,中国移动游戏市场实际销售收入 159.05 亿元,环比/同比有下降;中国客户端游戏市场实际销售收入 56.42 亿元,环比/同比有增长
- 抖音&微信小游戏最新官方报告表示即将迎来流量高峰期。报告提到 IAA 小游戏周末/暑期/节假日效应明显,并展示了轻度中度核心玩法品类消耗趋势情况,轻度休闲类游戏以成语类、益智类玩法为主,中度休闲类游戏以模拟经营类、找茬类玩法为主。5-6 月即将进入暑期流量高峰,预估游戏流量涨幅 30%+。
测试技术
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- TTS(Text-to-Speech,文本到语音),业务场景如书籍文章转换音频让用户听书、智能语音助手与用户进行自然对话、导航系统提供清晰的驾驶指示等。
- 传统 TTS 评测的局限性
- 新的 TTS 评测方案
- 更多维度的指标去定义语音质量:自然度 (语调、语速、停顿)、个性化 (口音、习惯用语)、情感表达 (欢乐、悲伤、愤怒)、跨语种
- 大模型加持:高效生成评测预料;自动化测评 (但依赖大量的数据标注沉淀来训练模型,但对比传统的多人众测人工标注语音质量,长期成本上还是有优势)
- 日评估合成语料 10000+,;单版本算法迭代,维持评测质量同时,评测时间缩短 80%,人力节省 70%
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- 由 CloudCode AI 推出的 Kaizen,开源地址:https://github.com/Cloud-Code-AI/kaizen
- 主要特点
- 基于 AI 提供具备上下文感知的智能代码审查,识别潜在错误并提出改进建议
- 无缝集成与 CI/CD 流水线,更好地将 AI 驱动的测试集成到工作流
- AI 代理从每次互动中学习,持续改进
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这篇文章比较长,涉及压测方方面面(压测目标->工具->场景构造->执行),几句话不太好总结,大家可以各取所需阅读自身需要的部分
测试基础
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- 智能体的英文是 Agent,智能体是一种通用问题解决器,从软件工程的角度看来,智能体是一种基于大语言模型的,具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力,能自主完成给定任务的计算机程序。(给 LLM 增加记忆、工具、规划)
- LLM = 接受输入、思考、输出(大脑)
- 人类 = LLM(接受输入、思考、输出)+ 规划 + 记忆 + 工具
- 规划:将一个复杂任务拆解为一个个子任务的能力;可以从错误中吸取教训,并完善未来的步骤,提高任务完成的质量,反思任务是否已经完成并终止任务
- 记忆:在当前任务执行过程中所产生的信息(短期记忆),长时间保留的信息如外部知识库(长期记忆)
- 工具:可以是锤子、螺丝刀、也可以是函数、软件开发工具包,工具的概念就是扩展能力,提升工作效率
- 智能体的英文是 Agent,智能体是一种通用问题解决器,从软件工程的角度看来,智能体是一种基于大语言模型的,具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力,能自主完成给定任务的计算机程序。(给 LLM 增加记忆、工具、规划)
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JIT 真的比解释执行快么——关于 JS 引擎的一些热门话题
- 解释执行
- 静态语言,直接翻译成计算机可以理解的机器码,有相对明确的一一对应关系
- 动态语言相比静态语言,运行时的行为异常复杂(体现在语法解析时有很多分叉情况需要考虑)
- JIT(Just-In-Time):把一整个分叉步骤,转换成一坨机器码去使用
- JIT 的局限性:
- JIT 生成的代码体积更大,对内存消耗更大
- JIT 需要运行时支持将内存页的权限标记为 "executable" 的,这在一些系统上是做不到的:比如 IOS 和鸿蒙出于安全原因禁止这种行为
- 部分情况 JIT 得到的代码性能并没有很大优化
- 解释执行
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