自从计算机科学的黎明时期以来，软件质量的发展经历了一系列的转折和里程碑。从最初的功能性需求，到现在的全面考虑功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维护性和可移植性等等，软件质量的定义和重要性都有了显着的提高。
在1960年代和1970年代，软件开发主要是为了满足功能需求，而对软件的质量并没有过多的考虑。随着计算机系统变得越来越复杂，人们开始意识到软件质量的重要性。在这个阶段，人们主要依赖手动测试，但这种测试方法成本高昂，效率低下。
进入1980年代和1990年代，随着技术的进步，软件测试的方法也有了显着的改进。人们开始使用测试工具，这些工具可以在短时间内检测出大量的错误。同时，人们也开始关注软件开发过程中的质量管理，例如引入了软件开发生命周期模型。
21世纪初，软件质量的重要性得到了全球的认可。全球的标准化组织开始制定软件质量的标准和最佳实践。如今，软件质量已经成为企业竞争力的关键因素之一。随着DevOps和敏捷开发的流行，软件质量不再仅仅是测试阶段的任务，而是贯穿于整个软件开发生命周期。它为开发和运维团队提供了一种全新的方式来管理和提高软件质量。而随着人工智能和机器学习技术的发展，软件测试的方法也在不断进步。 以Testin云测为代表的头部企业将人工智能技术引入到测试过程中来，智能测试时代正式开启。
根据了解，Testin云测目前正在探索使用大型模型来辅助生成代码，预计这将使软件开发效率提高20%至30%。同时，Testin云测还在测试和评估国内外开源大型模型的能力，并尝试将其应用于测试用例分析、测试需求分析、测试报告解读等软件测试环节。根据测试结果来看，这也能够实现20%至30%的效率提升
在2023年的世界人工智能大会上，我们已经开始看到了用大模型进行大模型测试的技术趋势。引入大模型的好处是可以通过机器自动化来完成大部分的测试工作，从而显着提高工作效率。此外，大模型还能够帮助我们更深入、更全面地理解软件的功能和性能，从而更准确地发现潜在的问题和错误
随着软件市场的扩大，越来越多的国内企业开始意识到软件测试的重要性。软件测试行业正在朝着智能测试、测试服务化等方向发展。对于在软件行业中应用大模型，更多的业内专家表示这将是软件测试行业的未来和新的增长点
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