Tujuh Manfaat Automasi Ujian Dikuasakan AI
Apakah yang boleh dibawa oleh automasi ujian dipacu AI kepada perniagaan?
Bagaimana anda menerangkan proses ujian semasa perusahaan Adakah ia dilaksanakan secara manual atau diautomatikkan, atau gabungan kedua-duanya Sejak beberapa tahun lalu, lebih banyak perusahaan telah menambahkan automasi ujian ke dalam campuran, dan mudah untuk mengetahui sebabnya? Pakar industri berkongsi tujuh faedah utama automasi ujian dipacu AI.
Ujian manual boleh mengambil masa berjam-jam dan akan menyukarkan pembangunan berterusan melainkan sumber boleh diperuntukkan tanpa had. Selain itu, ketepatan adalah satu cabaran - penguji hanya manusia dan boleh terlepas perubahan kecil dengan mudah. Dalam perniagaan yang bergantung semata-mata pada ujian manual, ujian perisian mudah ralat dan sering menghadapi kesesakan.
Batasan Automasi Ujian
Banyak perniagaan kini menggabungkan automasi dengan ujian manual untuk mempercepatkan proses. Pasukan boleh melaksanakan kitaran ujian dengan lebih pantas dengan mengautomasikan kes ujian berulang, mengehadkan kerja manual untuk menentukan kes penggunaan, menyemak output dan melaksanakan tinjauan keseluruhan jaminan kualiti (QA). Walau bagaimanapun, automasi ujian bukanlah situasi "set dan lupakan". Setiap persekitaran ujian perlu disediakan secara manual, memerlukan sumber yang ketara dari awal. Kemudian, jika ujian menemui data dinamik atau luar biasa, masalah timbul yang memerlukan penetapan manual. Oleh itu, kelebihan kelajuan automasi mungkin diimbangi oleh masa yang diperlukan untuk menyiasat dan menyelesaikan masalah yang timbul.
Menguji antara muka pengguna (UI) menggunakan kaedah automatik berkod memberikan cabaran selanjutnya. Sebagai contoh, ujian mungkin tidak mengesan butang yang menukar warna atau elemen antara muka pengguna (UI) yang bertindih. Walaupun automasi telah meningkatkan proses ke tahap yang besar, ujian pengekodan masih bergantung pada persediaan yang kompleks, penyelenggaraan yang konsisten dan pasukan penguji manusia untuk mengesahkan dan membetulkannya. Terdapat juga had untuk bilangan ujian yang boleh dijalankan, dan bilangan ini dikurangkan lagi apabila ujian perlu beroperasi merentas pelayar.
Melebihi automasi ujian tradisional
Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, proses ujian boleh dipertingkatkan dengan menyepadukan teknologi seperti Robotic Process Automation (RPA), Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) dan Natural Language Processing (NLP). ). Pertumbuhan syarikat menawarkan lebih banyak cara untuk mempercepatkan. Aplikasi teknologi baharu ini membolehkan syarikat mencapai ujian kualiti yang lebih tinggi dengan sumber yang lebih sedikit, dengan itu meraih banyak faedah. Dengan perkembangan baharu ini, proses ujian bukan sahaja dapat diselesaikan dengan lebih cepat, tetapi juga boleh menjadi lebih tepat dan boleh dipercayai, menjimatkan masa dan kos perniagaan. Kaedah ujian yang cekap ini membantu menemui dan menyelesaikan masalah yang berpotensi, meningkatkan kualiti dan prestasi produk, dengan itu meningkatkan daya saing dan keupayaan inovasi perusahaan. Selain itu, menggunakan teknologi termaju ini untuk ujian boleh meningkatkan produktiviti dan kepuasan pasukan, serta menggalakkan kerja berpasukan dan komunikasi. Secara ringkasnya, kelebihan utama automasi ujian berasaskan pengkomputeran awan yang memanfaatkan RPA, AI, ML dan NLP, dsb.
Automasi ujian berasaskan pengkomputeran awan pintar dipacu AI
(1) Ujian tanpa kod bermakna sesiapa sahaja boleh menulis skrip
Perkembangan terkini menjadikan ujian tanpa kod menjadi kenyataan dan bukannya janji pemasaran yang tidak ditepati. Contohnya, menggabungkan kecerdasan buatan dengan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk membolehkan ujian pecut dilakukan dalam bahasa Inggeris biasa – sama seperti skrip ujian manusia. Pendekatan kami tidak seperti yang lain di pasaran dan mungkin lebih tepat untuk memanggilnya skrip bahasa semula jadi kerana ia menukar arahan yang ditulis dalam bahasa Inggeris biasa oleh penguji kepada kod sebenar. Faedah ujian tanpa kod ialah ia membolehkan sesiapa sahaja dalam pasukan menjana ujian, menjadikan keseluruhan proses lebih mesra pengguna dan boleh diakses. Contohnya, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) membenarkan automasi proses robotik (RPA) untuk menterjemah arahan mudah seperti "klik 'tambah pada pakej'" supaya perisian ujian memahami dengan tepat apa yang perlu dilakukannya.
(2) Uji lebih pantas, keluarkan lebih pantas
Ujian AI tanpa kod jauh lebih pantas daripada ujian manual atau penyelesaian automasi tradisional kerana penguji menjimatkan masa menjana kod. Ini membolehkan syarikat meningkatkan keupayaan mereka untuk menjalankan ujian dan menggunakan lebih pantas. Ujian tanpa kod juga boleh dijalankan secara selari pada berbilang penyemak imbas dan peranti, yang menjadikannya lebih mudah untuk skala. Oleh itu, teknologi ujian tanpa kod boleh mengurangkan masa ke pasaran, yang merupakan kunci dalam pasaran kompetitif hari ini.
(3) Kurangkan kos
Perisian tanpa kod membantu syarikat mengurangkan kos. Daripada mengupah pasukan yang besar untuk memantau dan menyelenggara ujian automatik, sebilangan kecil pakar dalaman boleh menyediakan ujian pintar untuk dijalankan dengan mudah. Selain itu, kos perisian berasaskan awan jauh lebih tinggi daripada perisian di premis kerana kekurangan kos penyelenggaraan kerana pemilik perisian bertanggungjawab untuk penyelenggaraan, bukan pengguna.
(4) Tingkatkan ketepatan
Pengujian manual sentiasa terdedah kepada ralat manusia, dan automasi ujian tradisional rosak apabila menghadapi data dinamik. Menggunakan pendekatan dipacu AI, mudah untuk menguji sama ada elemen adalah warna, saiz dan bentuk yang betul serta berada di tempat yang betul. Kami memanggilnya ujian regresi visual dan ia boleh meningkatkan ketepatan ujian anda dengan ketara. Ini juga terpakai pada ujian berfungsi - menggunakan pembelajaran mesin (ML), ujian boleh memahami cara semua elemen yang berbeza harus berfungsi dan mengurangkan masa pengarangan ujian. Ciri ini menjimatkan masa pasukan anda pada pemeriksaan dan pembaikan, sambil meningkatkan ketepatan dan kualiti ujian.
(5) Ujian Berterusan
Pengujian dipacu AI sesuai untuk Integrasi Berterusan (CI) // Penghantaran Berterusan (CD) dan Kitaran Hayat Pembangunan Perisian (SDLC). Perniagaan boleh menyediakan ujian untuk bukan sahaja berjalan dengan bijak, tetapi secara berterusan. Anda boleh menetapkan syarat untuk ujian anda, seperti mencetuskan tindakan apabila keputusan tertentu berlaku. Pelbagai ujian boleh dijalankan serentak apabila diperlukan untuk memastikan tapak web sentiasa bebas ralat dan berkualiti tinggi.
(6)Sifar penyelenggaraan
sedang melancarkan kuasa ujian penyembuhan diri dengan mendayakan automasi ujian dipacu AI. Teknologi ini mengambil kira semua id elemen, jadi jika titik data berubah, maka ia mempunyai model untuk dibandingkan dan boleh sembuh sendiri. Adalah penting bahawa ujian mengetahui perbezaan antara data yang harus diubah dan ujian yang rosak.
(7) Ujian API Dipertingkat
Kecerdasan buatan juga boleh menyokong ujian hujung ke hujung dengan mengenal pasti perhubungan dan corak antara antara muka hadapan dan antara muka belakang. Ujian API berfungsi memastikan kedua-dua bahagian tapak web berkomunikasi dengan betul, dan jika sebarang persilangan berlaku semasa pertukaran maklumat, AI akan membenderakannya.
Automasi Dikuasakan AI Memberi Kelebihan Berdaya Saing
Apabila inflasi yang meningkat, kos perniagaan yang melambung tinggi, dan pasaran buruh yang ketat memberi tekanan yang tidak pernah berlaku sebelum ini kepada perniagaan, automasi ujian dipacu AI menyediakan peluang keemasan untuk Menyampaikan dengan lebih pantas dan meningkatkan kualiti. Dengan mengembangkan potensi untuk ujian dan pembangunan, perniagaan boleh digunakan dengan lebih pantas dan menjadi yang pertama ke pasaran. Ini adalah kelebihan khusus untuk perniagaan dengan sumber yang lebih sedikit yang tidak dapat atau tidak mahu mengupah pasukan ujian yang besar. Dengan automasi dipacu AI, mana-mana perniagaan boleh membuka kunci nilai perniagaan yang tiada tandingan dan mendapatkan kelebihan daya saing.
Atas ialah kandungan terperinci Tujuh Manfaat Automasi Ujian Dikuasakan AI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
