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基于提示工程的軟件測試用例生成方法研究
軟件測試用例的質(zhì)量直接關(guān)系被測軟件的質(zhì)量。在當(dāng)前大語言模型飛速發(fā)展的階段，人們運用提示工程等關(guān)鍵技術(shù)來生成軟件黑盒測試用例。然而，普遍存在生成的測試用例質(zhì)量參差不齊，尤其異常場景測試用例無法完全契合實際測試需求的問題。因此，本文針對座艙顯示控制軟件進行了結(jié)構(gòu)化提示詞設(shè)計方法的研究。通過專家打分法以及結(jié)合軟件代碼缺陷檢測率，對比不同結(jié)構(gòu)化提示詞因子組合下的測試用例生成效果，從而得出最佳結(jié)構(gòu)化提示詞，有效提升了軟件測試用例的生成質(zhì)量與效率。
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基于三層心理學(xué)模型的人格智能系統(tǒng)
隨著以ChatGPT、Claude、Gemini為代表的大語言模型(Large Language Models, LLM)技術(shù)的成熟，人機交互正從“操作式”向“理解式”范式演化。傳統(tǒng)對話系統(tǒng)側(cè)重任務(wù)執(zhí)行，而新一代智能體開始展現(xiàn)出擬人化思維與情感表達的潛能。然而，現(xiàn)有系統(tǒng)仍在人格一致性、長期記憶以及低時延交互與深度優(yōu)化的平衡方面存在關(guān)鍵缺口。本文提出人格智能系統(tǒng)(Personality Intelligence System, PIS)，以三層心理學(xué)模型(大五人格、三我理論、MBTI)為核心，構(gòu)建人格的定義–決策–表達一體化機制。系統(tǒng)引入動靜分離人格建模與雙時域優(yōu)化機制，在時間維度上實現(xiàn)短期自適應(yīng)與長期演化的統(tǒng)一；并通過人格記憶網(wǎng)絡(luò)(Personality Memory Network, PMN)整合短期上下文、長期事實與知識圖譜，實現(xiàn)人格狀態(tài)的可解釋更新。輸出層采用一致性錨定(Consistency Anchoring)機制，在人格、語義與情感維度上保持輸出穩(wěn)定性。本文進一步給出人格狀態(tài)更新的數(shù)學(xué)形式、收斂條件及學(xué)習(xí)機制分析，證明系統(tǒng)在收縮映射假設(shè)下的人格演化具有穩(wěn)定性。研究結(jié)果表明，PIS能在認(rèn)知與情感層面實現(xiàn)人格的連續(xù)表達，為虛擬伴侶、教育輔導(dǎo)與心理健康支持等領(lǐng)域提供理論支撐。原型系統(tǒng)與相關(guān)數(shù)據(jù)集將于后續(xù)公開，以促進人格智能的開放研究。
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Arm 發(fā)布 20 項技術(shù)預(yù)測：洞見 2026 年及未來發(fā)展趨勢
隨著全球邁入智能計算新時代，Arm 發(fā)布 2026 年技術(shù)預(yù)測
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伴芯科技重磅發(fā)布DVcrew與PDcrew兩大創(chuàng)新產(chǎn)品，以AI智能體重構(gòu)EDA
中國成都，2025年11月20日–今日，在2025集成電路發(fā)展論壇(成渝)暨三十一屆集成電路設(shè)計業(yè)展覽會(ICCAD-Expo 2025)現(xiàn)場，專注于“AI+EDA”技術(shù)創(chuàng)新的上海伴芯科技有限公司重磅推出兩款A(yù)I智能體新產(chǎn)品——DVcrew與PDcrew。這兩款產(chǎn)品深度契合伴芯科技的核心使命：以AI智能體(AI Agents)重構(gòu)電子設(shè)計自動化(EDA)，最終實現(xiàn)芯片自主設(shè)計閉環(huán)(Autonomous Chip Design)的愿景。
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Microchip推出模型語境協(xié)議(MCP)服務(wù)器，助力AI驅(qū)動的產(chǎn)品數(shù)據(jù)訪問
該服務(wù)器支持跨AI平臺獲取可信產(chǎn)品信息，簡化工作流程、加速設(shè)計并提高生產(chǎn)力
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芯原與谷歌聯(lián)合推出開源Coral NPU IP
面向端側(cè)大語言模型應(yīng)用，加速邊緣AI生態(tài)發(fā)展
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人形機器人為何進展緩慢？伯克利專家：因為數(shù)據(jù)量差了10萬年
過去幾年里，AI聊天機器人飛速進化，現(xiàn)在很多人將它當(dāng)成個人助手、客服代表和治療專家。驅(qū)動聊天機器人運行的是大語言模型（LLM），它以機器學(xué)習(xí)算法作為基礎(chǔ)，算法根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)而訓(xùn)練。
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Qwen2-VL-3B模型在米爾瑞芯微RK3576開發(fā)板NPU多模態(tài)部署指導(dǎo)與評測
隨著大語言模型(LLM)技術(shù)的快速迭代，從云端集中式部署到端側(cè)分布式運行的趨勢日益明顯。端側(cè)小型語言模型(SLM)憑借低延遲、高隱私性和離線可用的獨特優(yōu)勢，正在智能設(shè)備、邊緣計算等場景中展現(xiàn)出巨大潛力。
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亞馬遜云科技推出Amazon Nova Act SDK預(yù)覽版，加速瀏覽器自動化Agent落地
北京——2025年8月5日 亞馬遜云科技日前宣布，推出Amazon Nova Act SDK有限預(yù)覽版，可快速幫助客戶將基于瀏覽器的Agent從原型部署至生產(chǎn)環(huán)境。該SDK可與亞馬遜云科技的多項服務(wù)集成，包括用于安全身份管理的Amazon Identity and Access Management (Amazon IAM)、用于數(shù)據(jù)存儲與策略控制的Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)，以及全新推出的、支持大規(guī)模云端瀏覽器執(zhí)行的Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool。
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芯原可擴展的高性能GPGPU-AI計算IP賦能汽車與邊緣服務(wù)器AI解決方案
提供高算力密度的AI加速能力、多芯片擴展支持及3D堆疊內(nèi)存集成能力
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亞馬遜云科技獨家首推Writer新一代自適應(yīng)推理模型Palmyra X5
Palmyra X5是專為高效驅(qū)動多步驟agents而開發(fā)的模型，現(xiàn)僅可通過Writer和Amazon Bedrock以完全托管的方式提供。
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基于大語言模型（LLM）的測試用例智能設(shè)計：測試序列自動化生成
本文探討了利用大語言模型（LLM）進行測試用例智能設(shè)計，實現(xiàn)測試序列自動化生成的方法。通過分析LLM在自然語言處理和代碼生成方面的優(yōu)勢，闡述了其在軟件測試領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并給出了具體的實現(xiàn)代碼示例。
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大語言模型端側(cè)部署的時空相似性加速框架：輕量級預(yù)測與流水化執(zhí)行
隨著大語言模型（LLM）在自然語言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，將其部署到端側(cè)設(shè)備（如智能手機、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等）成為研究熱點。然而，端側(cè)設(shè)備資源受限，如計算能力、內(nèi)存等，使得大語言模型的直接部署面臨巨大挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，本文提出一種基于時空相似性的加速框架，通過輕量級預(yù)測與流水化執(zhí)行，提高大語言模型在端側(cè)的運行效率。
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大語言模型在RTL代碼生成中的應(yīng)用：從需求到可綜合代碼的自動化路徑
隨著芯片設(shè)計復(fù)雜度的指數(shù)級增長，傳統(tǒng)基于手工編寫的RTL（寄存器傳輸級）代碼開發(fā)模式面臨效率瓶頸。大語言模型（LLM）憑借其強大的自然語言理解與代碼生成能力，為RTL代碼自動化生成提供了全新路徑。本文從需求分析、架構(gòu)設(shè)計、代碼生成到驗證優(yōu)化，系統(tǒng)探討LLM在RTL設(shè)計全流程中的應(yīng)用，并分析其技術(shù)挑戰(zhàn)與未來方向。
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基于大語言模型的智能助手本地化部署：隱私與性能的平衡術(shù)
本文聚焦于基于大語言模型的智能助手本地化部署，深入探討如何在保障用戶隱私的同時實現(xiàn)高性能運行。通過分析本地化部署的優(yōu)勢、面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，結(jié)合具體案例與代碼示例，闡述實現(xiàn)隱私與性能平衡的方法，為相關(guān)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供參考。
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亞馬遜推出全新Nova Sonic語音到語音模型 可深入理解人類對話，捕捉語氣、語調(diào)和節(jié)奏
北京——2025年4月9日 亞馬遜宣布推出一款全新的基礎(chǔ)模型Amazon Nova Sonic，將語音理解與語音生成統(tǒng)一于單一的模型中，使AI應(yīng)用程序中的語音對話更貼近真人交流。該模型通過Amazon Bedrock上的新API提供，可簡化語音應(yīng)用開發(fā)流程，例如客戶服務(wù)通話自動化及覆蓋旅游、教育、醫(yī)療、娛樂等領(lǐng)域的跨行業(yè)AI agents。
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亞馬遜云科技在Amazon Bedrock提供完全托管的DeepSeek-R1模型
亞馬遜云科技是首個將DeepSeek-R1作為完全托管服務(wù)推出的云服務(wù)提供商。進一步擴展了客戶在Amazon Bedrock上使用DeepSeek-R1及其蒸餾版本的方式。
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Anthropic最智能的混合推理模型Claude 3.7 Sonnet上線亞馬遜云科技Amazon Bedrock
Claude 3.7 Sonnet混合推理模型，解鎖“深度思維”，優(yōu)化編碼及計算機應(yīng)用能力
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大語言模型與生成式人工智能的區(qū)別
在當(dāng)今蓬勃發(fā)展的人工智能領(lǐng)域，大語言模型與生成式人工智能備受矚目，它們正深刻改變著人們獲取信息、創(chuàng)作內(nèi)容以及與技術(shù)交互的方式。盡管兩者都屬于人工智能范疇且在功能上有一定重疊，但在本質(zhì)、技術(shù)原理、應(yīng)用方向等方面存在顯著區(qū)別。
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OPPO Find N5首推 AI 意圖搜索，海量信息、一搜即得
OPPO今日正式宣布，基于深度語義理解技術(shù)，全球最薄折疊旗艦Find N5在軟件體驗上實現(xiàn)了革命性突破——首次搭載「AI 意圖搜索」功能，將搜索能力與大語言模型算法深度融合，為用戶提供覆蓋生活、工作全場景的智能搜索體驗。 用戶無需提供精準(zhǔn)搜索詞，只需描述搜索需求，即可輕松檢索散落在「便簽」、「文檔」、「相冊」、「日歷」應(yīng)用中的碎片信息。
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