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有没有软件测试的AI

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以下是一些可用于软件测试的 AI 工具:

  1. Testim:这是一个 AI 驱动的自动化测试平台,能够生成和管理测试用例。
  2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。
  3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。
  4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。
  5. Pex:由微软开发的智能测试生成工具,可自动生成高覆盖率的单元测试。

在实践中的应用示例包括:

  1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。
  2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。
  3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。

Teste.ai 也是一个相关的人工智能平台,专为软件测试领域的质量专业人员设计。其官网链接为 https://www.teste.ai/ ,该平台提供一系列由人工智能驱动的智能工具,旨在加速软件质量之旅,并提高现代测试人员的生产力。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
AI和软件测试行业的实践想法
目前知识库中暂时没有关于 AI 和软件测试行业实践想法的相关内容。但一般来说,在软件测试行业中应用 AI 可以考虑以下几个方面: 1. 利用机器学习算法进行测试用例的自动生成和优化,提高测试覆盖度和效率。 2. 运用自然语言处理技术对测试需求和文档进行分析,提取关键信息,辅助测试计划的制定。 3. 通过 AI 模型对软件的历史缺陷数据进行学习,预测可能出现的新缺陷类型和位置。 4. 借助图像识别和语音识别等技术,实现对软件界面和交互的自动化测试。 您可以根据实际情况和具体需求,进一步探索和创新 AI 在软件测试行业中的应用。
2024-10-18
我想基于一个开源模型,训练一个自己的AI模型,用于编写软件测试用例,如何实现呢
要基于开源模型训练一个用于编写软件测试用例的 AI 模型,您可以参考以下步骤: 1. 选择合适的部署方式:包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源:确保有足够的训练数据覆盖软件测试用例的相关场景,同时准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础:可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对编写软件测试用例的目标任务进行模型微调训练:根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型:将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护:模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 总的来说,训练这样一个模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
ai 软件测试
以下是关于 AI 软件测试的相关内容: 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: 1. Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 另外,在 Coze 官方教程中,搭建好第一个 AI Bot 后,配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期,可单击清除图标清除对话记录。
2024-09-19
关于ai换脸的信息
以下是关于 AI 换脸的信息: 制作方法:每个人都可以用 10 分钟轻松制作 AI 换脸、AI 数字人视频。 变脸前和变脸后的视频示例: 变脸前的视频: 变脸后的视频: 本次 GPU 服务器的使用花费: 总成本: 时间:大约 10 分钟左右 制作数字人视频:免费 数字人换脸:约 0.8 元 数字人换脸时长:经实际测试 1 分 28 秒的视频,总转换时间在 200 秒。 实现工具: 开源、免费的解决方案:facefusion 开源地址:https://github.com/facefusion/facefusion 本机解决方案:需要 python 环境,以及要安装视频解码器等多个依赖的软件,需要一定的编程知识。不推荐本地化安装,因为依赖 GPU,本地计算机没有 GPU 或者 GPU 显存较小,执行速度将会非常缓慢。 云服务解决方案:可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 已提供好的大模型运行环境和计算能力。选择 AutoDL 时,注册完成后在算力市场中选择能接受价格的算力服务器,建议选取 GPU 配置更高的算力设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器,在算法社区查找 facefusion 镜像。 辅助工具: E4S:精细化的面部交换(换脸)技术,更加精细和高级,能确保换出来的脸在形状、纹理和光照方面自然逼真,精确处理脸部细节。项目地址: Misgif:可以将脸放入喜欢的 GIF 表情包中的应用,具有娱乐性。网址: Face Swapper:AI 换脸工具,一次替换多张脸,支持 JPG、PNG、WEBP 格式,最大 1024px 分辨率。应用场景包括时尚、美容、电影、媒体、人力资源。网址:
2024-10-31
有哪些制作学生个人信息表的 AI
目前暂时没有专门用于制作学生个人信息表的特定 AI 工具。但您可以利用一些通用的办公软件或在线表格工具,结合其智能化的功能来辅助完成,例如 Microsoft Excel、WPS 表格等,它们具有一些自动填充、数据验证等功能,可以提高制作信息表的效率。
2024-10-31
总结一下最新AI动态和新闻,各种新技术和新的应用方向
以下是最新的 AI 动态和新闻,以及新技术和新的应用方向: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:涉及模型优化、模型服务等。 行业实践:包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态: 2024 年 7 月第二周:快手发布可灵网页版及大量模型更新;阶跃星辰发布多款模型;商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示;GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周:Anthropic 新增分享和后台功能;LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo;Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周:Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型,还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周:Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型,具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进,能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时,还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新,以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践巩固知识,使用各种产品创作,分享实践成果。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2024-10-31
有趣的AI项目
以下是为您整理的有趣的 AI 项目相关内容: 项目一: 标题:A proinnovation approach 相关内容:新的监测功能将对监管进行实时评估。AI 在医疗保健和医学中的应用蓬勃发展,如 DeepMind 的蛋白质折叠 AI 解决生物学重大问题等。同时也提到了 AI 可能带来的新风险,如损害身心健康、侵犯个人隐私和破坏人权等。大型专业 AI 公司对英国经济有重大贡献。 项目二: 标题:2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市” 相关内容:预计明年会有团队花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型。计算需求的增长超出了电网的支持能力。AI 对选举的影响尚未显现。人工智能持续有令人兴奋的突破,也存在未解决的伦理问题。OpenAI、Meta 等在不同领域领先,中国实验室也在崛起。
2024-10-31
AI最新新闻
以下是 1 月 19 日的一些 AI 最新新闻: 1. AWPortrait 1.3 人像模型更新,优化了棚拍质感和皮肤肌理,增强户外场景优化,提高对面部表情的识别,包括微笑、大笑等。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748316750230487385?s=20 2. Meta AI 的自奖励语言模型,采用新型训练方法,模型自生成训练数据,在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748303100438577478?s=20 3. 微软推出 AI 阅读教练工具,为学生设计,创造 AI 生成故事,通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748295530382528713?s=20 4. Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”,利用多种 AI 工具如 ChatGPT、DallE 3,包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748263355763339544?s=20 5. KREA AI 实时生图新功能,提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具,实时生成图像,提高创作便捷性。体验地址:https://krea.ai/apps/image/realtime 链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748214523373477928?s=20 6. 推荐开源知识库程序 Outline,特点为美观、实时协作、功能丰富,支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。GitHub:https://github.com/outline/outline
2024-10-31
最新AI进展
以下是关于最新 AI 进展的相关内容: AI 技术的发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 10 月 14 日的 AI 相关进展: 1. ChatGPT 命令工具上线,提供搜索、图像、O1 推理三种命令,使普通模型也具备高级推理能力,测试表明所有模型均支持命令调用,显著提升了 ChatGPT 的整体能力。 2. Anthropic CEO 展望未来,认为 AI 将在 5 10 年内助力扫除几乎所有疾病,寿命翻倍至 150 岁,包括在医学进展方面实现 50 100 年的突破,如大规模预防自然传染病与开发“万能疫苗”,降低癌症死亡率,治愈遗传疾病,开发抗衰老疗法,帮助治疗抑郁症、精神分裂症等疾病,同时自动化劳动解放人类创造力,推动全球经济增长,但也需平衡风险与潜力。 3. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作,提供思路、润色语言、内容扩展,支持快速修改与撤回版本,极大提升写作效率,未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。 对于新手学习 AI,要持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。
2024-10-31
有没有好用的 tts 的 api 推荐啊
以下为您推荐一些好用的 TTS API: 1. 出门问问 Mobvoi: API 官网:https://openapi.mobvoi.com/ 语音合成(TTS)API 地址:https://openapi.mobvoi.com/pages/soundlibrary 语音合成(TTS)操作文档:https://openapi.mobvoi.com/document?name=%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%90%88%E6%88%90%EF%BC%88TTS%EF%BC%89 接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制:5 次/秒 提供多种方言和风格,满足不同场景需求,实时合成支持 SSML。 2. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。 3. Speechify:https://speechify.com/ Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具,使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 4. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 5. Voicemaker:https://voicemaker.in/ AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-30
有没有与pika.art 同类的产品
以下是与 pika.art 同类的产品: 1. Dora AI:使用一次 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 2. Bard(免费):谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者,由谷歌的对话应用语言模型(LaMDA)提供支持。 3. Chat.DID(免费):有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP,正在将“面孔”重新带回界面,现已进入测试阶段。
2024-10-30
有没有免费的ai工具
以下为您介绍一些免费的 AI 工具: 会议语音转文字工具: 飞书妙记:https://www.feishu.cn/product/minutes ,飞书的办公套件之一。 通义听悟:https://tingwu.aliyun.com/home ,阿里推出的 AI 会议转录工具。 讯飞听见:https://www.iflyrec.com/ ,讯飞旗下智慧办公服务平台。 Otter AI:https://otter.ai/ ,转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过编写描述生成逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建多种架构图。 Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 思维导图相关的 AI 工具: GitMind:免费跨平台,支持多种模式。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具。 AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的助手,可一键拓展思路生成大纲。 TreeMind:“AI 人工智能”工具,可输入需求自动生成。 EdrawMind:提供包括 AI 驱动的头脑风暴功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
有没有一键生成带货视频的AI工具
以下为您介绍一键生成带货视频的方法: 1. 利用 ChatGPT 生成短视频选题文案:表明身份、描述需求并提出回答要求,以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案:将需求与框架结合,让其为您生成文案。 3. 生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开网站(需科学上网)https://studio.did.com/editor 。 第二步:在右侧文字框输入从 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像,还可选择不同国家和声音。 第三步:点击右上角的 Create Video 等待生成。 4. 虚拟数字人结合产品做视频: 第一步:添加产品/介绍背景,可使用自己的素材或搜索添加。 第二步:在剪映中扣像结合背景,点击画面选择抠像,点击智能抠像,调整大小和位置。 第三步:添加字幕和音乐,智能识别字幕,可搜索或手动添加音乐。 另外,如果您想用 AI 把小说做成视频,制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用如 Adobe Firefly 等 AI 配音工具将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等视频编辑软件将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成编辑后,输出最终视频并在所需平台分享。 请注意,具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异。AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化,建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-10-29
有没有AI分析项目代码的工具
以下是一些可以用于分析项目代码的 AI 工具: 基于规则的测试生成工具: Randoop:适用于 Java 应用程序,基于代码路径和规则生成测试用例。 Pex:微软开发,适用于.NET 应用,自动生成高覆盖率的单元测试。 Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应测试用例。 Infer:Facebook 开发,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成工具: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统脆弱性。 RLTest:利用强化学习生成测试用例,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理(NLP)的测试生成工具: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例。 Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外,还有一些可以辅助编程的 AI 产品,例如: GitHub Copilot:支持和兼容多种语言和 IDE,为程序员快速提供代码建议。 通义灵码:提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等能力。 CodeWhisperer:由亚马逊 AWS 团队推出,为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:开源的免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody:借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium:通过提供代码建议等帮助软件开发人员。 如果您需要绘制逻辑视图、功能视图、部署视图,可以使用以下工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io(diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:通过编写描述性文本自动生成序列图等,帮助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
2024-10-29
有没有可以做UI的免费ai
以下是一个可以做 UI 的免费 AI 平台:Deep Cognition。它具有简单的拖放界面,能帮助您轻松设计深度学习模型,还具备先进的 AutoML 功能,几乎可以一键完成,能为您的自定义数据集设计深度学习模型。而且这个平台是免费的,无需安装任何东西就可以写代码,用命令行或 Notebook 来使用 TensorFlow、Keras、Caffe、MXNet 等。
2024-10-29