中山大学/国防科技大学教授、教育部长江学者特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,CCF Fellow。研究方向为高性能网络计算与云计算、大数据新型存储和支撑系统。
结合高性能计算和大数据技术,通过我们的实践来探讨大数据人才培养的经验。
随着AI的快速发展,代码生产成本越来越低,但是随之而来的是验证环节成本的增加。动态测试是验证环节的重要手段之一,尽管过去几十年学术界和工业界一直试图用自动化测试降低测试成本,但是在实践中很多团队在新需求迭代中依然大量依赖人工测试。我们将基于模型的测试引入到AI交付流程中,形成业务专家与测试专家双驱动,最终利用自动化测试实现增量功能和回归测试。
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