现在能对标 GPT3 吗?
半年后看这篇文章,很多问题在逐步得到改善和解决,这种精华帖不知道为啥还有人在喷,我觉得挺有启发意义的。目前 AGI 每天一个新闻,多模态加持下的大模型在逐步演进,Germini1.5 已经发布,GPT5 也不远。未来将是我们测试人员努力学习 AGI 并且结合实际落地了。想想给大家剩下的时间已经不多了。
你的视频测试的方案可以作为起步的自动化方案,不错的,加油
OCR 和 NLP 很多都是通过机器学习训练过的,就算是吧。现在 AI 外延应该很大的,咱就不用纠结这个了。
不过维护成本的论述还是非常认可的,ROI 不高的,在组织内实施,肯定要找其他原因了。毕竟技术宅有时不用太考虑工程上的东西
模板匹配不支持自动 scale,你这个的先 resize 到同个分辨率上进行,然后在 zoom
测试这些电流电压的目的是为了分析问题还是?搞清楚这些你可以上一个台阶的。
模板匹配不支持 scale 的。你试着把所有的图都缩小到最低一档,先做标准化图片,然后截取模板,最为匹配依据。当然机器学习的目标检测是你的终极方案。
这是想从需求一揽子生成测试报告的节奏呀。痛点的分段解决,这个最多算个方向了。
产品研发都是进度,资源,和质量之间的博弈。测试作为质量保证的一种手段,你是受到制约的。你就是其中一员,还存在合不合理的问题么?提高自己的核心竞争力,在测试的环节展现自己的才能,才是最合理的。
干的好好的,为啥要裸辞呀?