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- PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发。它在Python环境中提供张量（Tensors）和动态神经网络支持，并具备强大的GPU加速能力，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。 PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发。它在Python环境中提供张量（Tensors）和动态神经网络支持，并具备强大的GPU加速能力，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。
- 大模型正从对话迈向行动，核心是工具调用（Function Calling）。开发者向模型注册工具函数后，模型能根据问题智能选择并调用，附上正确参数，并将执行结果转化为最终答案。相比ReAct提示工程，工具调用更聚焦于明确的函数接口，适合API调用等场景，开发相对简便。它标志着大模型从“认知”走向“行动”，成为解决实际问题的关键。 大模型正从对话迈向行动，核心是工具调用（Function Calling）。开发者向模型注册工具函数后，模型能根据问题智能选择并调用，附上正确参数，并将执行结果转化为最终答案。相比ReAct提示工程，工具调用更聚焦于明确的函数接口，适合API调用等场景，开发相对简便。它标志着大模型从“认知”走向“行动”，成为解决实际问题的关键。
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- 本文强调，AI在测试工作中的效用关键在于精准提问。通过赋予AI特定身份与场景、拆分任务步骤、规定输出格式、提供“种子”案例四大技巧，可显著提升生成内容的质量与深度。文章提供了十个覆盖测试日常工作的高效提示词场景，并指出掌握“角色+背景+任务+格式+限制”的万能框架，能将AI从普通工具转化为高效协作伙伴，赋能测试工作。 本文强调，AI在测试工作中的效用关键在于精准提问。通过赋予AI特定身份与场景、拆分任务步骤、规定输出格式、提供“种子”案例四大技巧，可显著提升生成内容的质量与深度。文章提供了十个覆盖测试日常工作的高效提示词场景，并指出掌握“角色+背景+任务+格式+限制”的万能框架，能将AI从普通工具转化为高效协作伙伴，赋能测试工作。
- 本文阐述了AI时代测试工程师的能力模型转型。AI测试的核心不是验证功能，而是保障不确定系统的确定性，重点关注输出稳定性、行为可预测性和风险兜底能力。测试人员需具备看懂模型、以数据为用例、构建智能化自动化平台三大核心能力，形成完整工程闭环，从功能执行者转变为保障AI系统可靠的工程架构师，这正是新时代测试工程师的核心价值。 本文阐述了AI时代测试工程师的能力模型转型。AI测试的核心不是验证功能，而是保障不确定系统的确定性，重点关注输出稳定性、行为可预测性和风险兜底能力。测试人员需具备看懂模型、以数据为用例、构建智能化自动化平台三大核心能力，形成完整工程闭环，从功能执行者转变为保障AI系统可靠的工程架构师，这正是新时代测试工程师的核心价值。
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