一线面试官视角：自动化测试高频技术深度剖析与常见回答误区避坑 在软件行业中，自动化测试占据了越来越重要的地位。作为一线面试官，我在面试候选人时，发现许多人在自动化测试方面存在一些高频技术问题和常见回答

最新研究表明，即便是针对神经代码模型输出的后门专门设计的检测工具，在受控测试中也仅能发现约3%的AI生成后门漏洞，这意味着97%的架构性漏洞被漏检并直接进入了生产环境，对现代软件开发安全构成了严峻挑战

本文探讨大模型如何相互评价，通过让AiPy智能体对Qwen2.5-MAX、即梦AI等主流大模型进行多维度分析。

AI 自动化测试方案分享 用 Claude Code 跑自动化测试时遇到过这种情况吗？生成了一堆测试用例，跑完发现 Token 烧了不少，结果一半是废的——要么断言写错，要么压根定位不到元素。 所以我

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AI 绘图最大的噩梦不是画不好，而是画不像。做连环画时，上一页的主角下一页就换了张脸，这种随机性让创作几乎不可能完成。本文将教你如何利用 Gemini 的超长上下文记忆能力...

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Gemini 3.0 在文献检索与管理这块，确实有个“外挂级”的优势：它直接连着 Google Search 🔥 所以它不只是个会对话的模型，而是一个能实时去学术世界“抓资料、筛资料、整理资料”的超级

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过去二十年，品牌在互联网上的“可见性”，高度依赖一个动作：用户点击。 AI搜索把流程折叠了：用户不再需要“进入网页”才能获取信息。信息被AI读取、消化、重组，再以答案的形式直接交付。 当答案由AI生成

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毕业生都懂。论文写完了，查重过了，结果卡在了AIGC检测上。 明明是自己一个字一个字码的，或者稍微用了点辅助，就被判定是AI写的。 那种崩溃，我太懂了。 作为在红书和知乎摸爬滚打多年的老手，我也踩过不

本文通过剖析《辛普森一家》中的经典桥段，探讨人类如何本能地运用反向工程思维解析他人言行，并论述这种认知模式如何从生存本能演变为理解文化与社会现象的思维工具。

🚀 前言：通用智能已经到达一个重要节点 OpenAI 最新发布的 GPT-5.2 在多项高级推理基准测试中表现出色，这标志着通用大模型的底层能力在推理、知识整合和复杂任务处理上达到了新的高度。这样一个

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一、核心选型维度分析 中小微企业及个体户选进销存软件，核心是用最低成本解决管理痛点，无需盲目追求“大而全”。高性价比选型需聚焦四大核心维度： 需求匹配度：先明确业务场景（单店零售重开单库存、多仓贸易重

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在智能制造与工业互联网的双重驱动下，工业数字人已成为企业降本增效、数字化转型的核心支撑。以下几家企业凭借场景适配能力、技术稳定性与落地成效，成为行业标杆