如何让AI帮忙生成测试开发面试题？

以下是一些与 AI 大模型应用相关的面试题： 在游戏行业，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，如网易的《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家交互等方面的应用。请问您对这种应用的看法和理解？ 在人力资源管理领域，AI 覆盖了从招聘到员工绩效评估等各个环节。请谈谈您对这种应用的认识以及其可能带来的影响。 在基础办公提效方面，如 PPT、Excel 等，AI 能从单个任务到角色协同显著提高工作效率。您认为这种提高在实际工作中的具体表现和重要性如何？ 对于健身行业中的 AI 减重顾问，既能解决售前客服问题，又能进行健康监护，您如何看待这种应用的前景和挑战？ 如何在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手？比如创建大模型问答应用，包括获取大模型的推理 API 服务等步骤。 作为 AIGC 产品经理，在大模型方面，如对算法的熟悉程度、了解的大模型及其评价、快速体验各种模型的方法、大模型应用落地中注入领域知识的方式、大模型应用的评测、保证大模型价值观无害、对 PE 的理解及相关案例、对大模型微调及 RAG 的理解和优势、用大模型解决传统模型无法解决的业务问题、大模型面临的新安全危险及解决方法、幻觉的产生及解决手段等方面，您有怎样的见解和经验？

以下是面试 AI 岗位常见的面试题相关内容： 1. 关于 AI 面试官的相关产品： 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，会收到评估、建议和得分。使用时需考虑数据安全性和隐私保护问题。 2. 成为“AI 提示词工程师”的岗位技能要求： 市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 对于零基础小白，建议找网上教程，看科普类教程，阅读 OpenAI 文档，理解参数作用，推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. AI 产品案例： 销售：话术总结优缺点、定制销售解决方案。 客服：定制客服话术。 HR：团队绩效管理、面试工具。

目前较好的 AI 生成 PPT 的平台/软件有以下几种： 1. 讯飞智文（https://zhiwen.xfyun.cn/）：免费引导较好。 2. Mindshow.fun：支持 Markdown 导入。 3. kimi.ai：选 PPT 助手暂时免费且效果好。 4. Tome.app：AI 配图效果好。 5. Chatppt.com：自动化程度高。 6. 百度文库（https://wenku.baidu.com）：付费效果好。 大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 此外，剪映的图文成片功能（只需提供文案，自动配图配音）也可辅助生成 PPT 相关内容。

以下是一些可以通过视频提取文案的方法和工具： 1. 对于有字幕的视频，如 B 站视频，如果视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕，可以通过安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”来获取字幕。安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式，然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPT 进行总结。 2. 利用 360 浏览器的字幕提取功能来获取视频文案。 需要注意的是，GPT 本身不能直接处理视频内容，而是通过对视频字幕的处理来实现对视频相关内容的分析和总结。在实际应用中，还可以将获取的文案分别让不同的 AI 模型如 kimi 和 GPT 进行分析和学习，以获得更好的效果。

以下是一些好用的搜索引擎类 AI 门户： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 此外，存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览活动，还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保持用户数据私密性。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，能辅助高效处理信息，智能摘要功能可快速筛选信息，还能通过自然语言生成美观可用的图片，降低创作门槛和周期。每个人应根据自己的日常工作流找到适合的工具，技术迭代会不断推动 AI Agent 向前发展。

对于 AI 小白入门 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 参考「」，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外，您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中提到： 1. 适合纯 AI 小白，可先看目录，作者从一开始的到处看到走在学习轨道上。 2. 学习模式是输入→模仿→自发创造，如果对费曼学习法没自信，可尝试这种模式。 3. 学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域，学习最新内容。 4. 学习时间不是每天依次进行，有空时学习即可。 5. 保持好的学习状态，能学多少算多少。 6. 学习资源免费开源。 另外，有人的 AI 之旅开始于 prompt，3.5 刚出来时，写好 prompt 能提高问问题和解决问题的效率，虽然将 prompt 规范、抽象用以让 AI 拟人较难，但参加相关活动和学习也有收获。

以下是新手自学 AI 的路径： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是一些用 AI 做 PPT 的网站： Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 另外还有以下几款 PPT 生成工具（网站）： http://Mindshow.fun 支持 Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好

以下是一些可以帮忙做 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. WPS AI：能快速生成 PPT，并支持修改主题配色、字体和添加动画等操作。 此外，在教学场景中，Claude 和 Gamma.app 结合使用也能帮助学生做好组会准备，如快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。

以下是一些可以帮忙总结课程视频知识点的工具： 1. 剪映：只需提供文案，能够自动配图配音，帮助优化线上课程，为微课总结内容和知识点。 2. BibiGPT：支持小红书、B 站等网站视频的归纳总结，还可以提问互动，答案会附上对应的视频节点，是融合课程备课的好助手，网址为 https://bibigpt.co/ 。 3. 飞书妙记：可以先从视频网站上提取出视频的音频部分，利用其免费语音转文字功能将音频转换成文本，下载文本后上传至其他工具进行总结。 此外，可汗学院出品的 AI Tutor Khanmigo 也具有一定的辅助作用，它可以为学生总结视频内容，并以苏格拉底式教学法引导学生思考和学习。

以下是一些可以帮助您写教案（包含 word 表格）的 AI 工具： 1. 智谱 AI：可以通过上传相关参考资料，利用其内容生成插件来理解和整理信息，为教案的编写提供帮助。 2. 飞书自带的字段插件：例如可以总结宣语，生成视频的 prompt 指令，也可能对教案的编写有一定的辅助作用。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的工具。

以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验： 一、什么是大模型 通俗来讲，大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理，但为了让计算机理解 Token 之间的联系，还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为 embedding。常见的算法有： 1. 基于统计： Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe，基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络： CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络： BERT，基于 Transformer 和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练。 Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”，指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考：

对于行政专员零基础入门 AI 以提升工作效率和质量，以下是一些建议： 1. 了解 AI 的应用场景：AI 在很多领域都有显著的成果，如交通监控、银行账户欺诈检测、核融合控制、新药发现以及应对气候变化的技术等。它有潜力在您的工作中发挥作用，例如自动化一些重复性的任务。 2. 建立 AI 工作流：目前大多数人零碎地使用 AI 工具，未将其系统应用到工作场景中，导致整体效率提升不明显甚至下降。要避免像小明那样在挑选和切换工具上浪费时间，应建立一套完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程。 3. 系统学习和实践：深入学习如何将 AI 工具与行政工作相结合，通过不断实践找到最适合自己工作的方法和工具。

以下是为您整理的相关内容： 关于 FLUX 模型的安装部署： 模型选择：FLUX.1 有 dev、dev fp8、schnell 等版本，建议选择 dev 版本，显卡较好可用 fp16，显卡不够选 fp8。模型下载后放入 ComfyUI/models/unet/文件夹中。若爆显存，可在“UNET 加载器”节点中将 weight_dtype 设置为 fp8，降低显存使用量，但可能稍降质量。 clip：t5xxl_fp16.safetensors 和 clip_l.safetensors 放在 ComfyUI/models/clip/文件夹里，也可用 t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors 降低内存使用率，超过 32GB 内存建议用 fp16。 Vae：下载后放入 ComfyUI/models/vae 文件夹。 关于训练 Midjourney 的 prompt： 训练问题：强大的 DMs 通常消耗数百个 GPU 天，推理由于顺序评估而成本高昂。在有限的计算资源上应用 DMs 于强大的预训练自动编码器的潜在空间中训练，可在不影响质量和灵活性的情况下实现复杂度降低和细节保留的最佳点，显著提高视觉保真度。引入交叉注意力层到模型架构使扩散模型成为强大灵活的生成器，支持文本和边界框等一般条件输入，实现高分辨率卷积合成。 版本：Midjourney 定期发布新模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型为默认，也可通过version 或v 参数或/settings 命令选择其他版本。V5 模型于 2023 年 3 月 15 日发布，具有更广泛的风格范围、更高的图像质量、更详细的图像等优点。 关于 ComfyUI 图片提示词反推提示词生成： 在 ComfyUI 里使用 MiniCPM 做图片提示词反推与文本提示词生成，可和 flux 模型配合生成图片，建议使用量化版本的模型（int4 结尾）节省显存。 安装方法：进入 ComfyUI 自定义节点目录，克隆相关仓库，重启 ComfyUI。 模型下载：网盘 https://pan.quark.cn/s/00b3b6fcd6ca ，下载后放入 ComfyUI 的 models 文件夹下 MiniCPM 文件夹中，没有就新建一个。

以下是关于 AI 实现测试的相关内容： AI 生成测试用例的方法和工具： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 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，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： 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，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： 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。 关于 AI 的一些分享： 通过具体例子让大家对 AI 有印象，介绍 AI 技术原理，解释“AI 能做什么”，介绍工具案例和资料，聊 AI 的未来发展及影响。从图灵说起，他在二战期间构建的机器破译德军密码，并提出“图灵测试”来判断机器是否具有智能。2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o），其交流体验接近正常人类交流，引发关于其是否能通过图灵测试及是否拥有自主意识等新问题的讨论。 在编程中利用 AI 进行测试的案例： 在卡密系统的开发中，为确保功能准确性，可请 AI 帮忙设计测试用例。Mac 用户可通过 Command + K 唤醒 AI 生成测试用例，然后逐个验证，检查功能是否遗漏、是否存在 Bug。同时要注意问题一个一个修复，先完成核心功能再追求完美。

以下是一些常见的 AI 测试工具： 1. PlaywrightAI 自动化测试工具：这是一个 Hackathon 项目，通过 Antropic AI 的 Claude Computer Use 实现自然语言驱动的 UI 自动化测试。优点是降低编写自动化测试脚本成本，局限是稳定性不足、容易误报或遗漏，且成本较高。 2. 基于规则的测试生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 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，适用于.NET 应用。 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 3. 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，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 4. 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，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 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 AI Prompts 测试框架： 1. PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，便于管理提示，实现协作和优化工作流程。特点包括本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具。 2. ChainForge：开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。特点有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理。 3. Promptknit：为 AI Prompts 测试提供服务的平台。

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。

以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。

很抱歉，目前知识库中没有关于移动端自动化测试框架的相关内容。但一般来说，常见的移动端自动化测试框架有 Appium、Espresso、XCUITest 等。Appium 支持多种移动平台和编程语言；Espresso 是 Android 平台的专用框架，具有高效和稳定的特点；XCUITest 则是用于 iOS 平台的测试框架。您可以根据您的具体需求和项目情况选择适合的框架。

AI 在生成单元测试代码方面有以下新的进展与方向： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具：如 Randoop 可基于代码路径和规则为 Java 应用程序生成测试用例，Pex 是微软开发的能为.NET 应用自动生成高覆盖率单元测试的工具。 模式识别：Clang Static Analyzer 利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷来生成测试用例，Infer 是 Facebook 开发的能自动生成测试用例以帮助发现和修复潜在错误的工具。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型：DeepTest 利用深度学习模型为自动驾驶系统生成测试用例以模拟不同驾驶场景并评估系统性能，DiffTest 基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例来检测系统的脆弱性。 强化学习：RLTest 利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略以提高测试效率和覆盖率，A3C 是基于强化学习通过策略梯度方法生成高质量测试用例的工具。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成：Testim 是 AI 驱动的测试平台，能通过分析文档和用户故事自动生成测试用例以减少人工编写时间，Test.ai 利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例以确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成：Selenium IDE 结合 NLP 技术可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）框架能通过解析自然语言描述生成测试用例。 此外，峰瑞资本投资的 AI Coding 创业公司 Babel 专注于 AI Agent 的研发，其核心产品 Test Gru 已在美国上线，能为客户自动生成单元测试，客户侧 PR 接受率约为 70%。还有如 Cursor 等工具，可借助其生成测试代码提升代码可靠性，但使用时也需注意方法，如使用 Git 管理代码版本、对 AI 代码进行 Review 等。