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在本文中，您将学习如何使用 Kind 或 Skaffold 等工具为 Kubernetes 上运行的应用程序构建集成测试。 共有三个简单的 Spring Boot 应用程序相互通信： 应用first-service程序调用应用程序公开的端点caller-service， 然后caller-service应用程序调用应用程序公开的端点callme-service。 简而言之，我们的目标是在 Kind 上部署所有示例应用程序，然
AI生成摘要 本文介绍了如何使用Kind和Skaffold工具构建集成测试的Kubernetes应用程序。通过调用不同的端点，三个Spring Boot应用程序实现了相互通信。使用Skaffold和Jib构建和部署应用程序，并在Kind集群上部署。通过Kubernetes公开的端点测试通信服务。
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得亏现在的 AI 还没有实体不具备伤害人类的能力，不然迟早得把某些用户扬了... 我们知道 ChatGPT 使 […]
AI生成摘要 AI模型ChatGPT对小费有积极反应，回答更详细。测试结果显示，告诉ChatGPT会给小费时，回答字符数高于基准。但回答详细并不一定质量更好。用户不需要真的给ChatGPT小费，这只是测试。
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CRaC 是一个 OpenJDK 项目，可以对运行中的 JVM（Java 虚拟机）进行 "快照"，并将其状态（包括应用程序）存储到磁盘中。然后，在另一个时间点，您可以将 JVM 从保存的检查点恢复到内存中。这样，就可以启动应用程序、预热并创建检查点。从保存的检查点恢复到内存主要依靠磁盘 I/O，这意味着恢复速度非常快（在毫秒级范围内）。 为了测试 SpringBoot 3.2 对 CRaC 的支持，我将使用 SpringBoot Petclinic 演示。 在这个小测
AI生成摘要 CRaC是一个OpenJDK项目，可以对运行中的JVM进行快照并存储到磁盘中。通过恢复快照，可以加快SpringBoot 3.2应用程序的启动时间。使用CRaC需要支持CRaC的JVM、org.crac库和可存储检查点的文件夹。CRaC在普通JVM上运行，并且可以进一步优化代码。可以通过自动或手动创建检查点来减少启动时间。
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2023.11.30 我们在 ModelScope 和 Hugging Face 上发布了Qwen-72B和Qwen-72B-Chat，它们在 3T 令牌上进行训练并支持 32k 上下文 ，以及Qwen-1.8B和Qwen-1.8B-Chat 。 我们还增强了 Qwen-72B-Chat 和 Qwen-1.8B-Chat 的系统提示功能，请参阅
AI生成摘要 ModelScope和Hugging Face发布了Qwen-72B和Qwen-1.8B等新的语言模型，它们在3T令牌上进行训练，并支持32k上下文。Qwen在中文测试中击败了GPT-4，但在英语中仍落后于GPT4。Starling-LM-7B是一种开创性的大型语言模型，利用了GPT-4标记排名数据集和先进的训练方法，相对于GPT-4在MT Bench中获得了8.09分，为AI语言理解树立了高标准。
老_张 -
前面的文章聊过测试过程效率提升和演变，也分享了我对于单元测试的一些实践和思考。 这篇文章接着上篇单元测试的内容，聊聊集成测试的特点，要解决什么问题，以及实践的注意事项。 下图是软件从需求出现到最后的线上发布，大致要经历的几个阶段。 狭义上的测试活动开展，指的是研发提测到线上发布中间的这一阶段。在该阶
AI生成摘要 本文讨论了集成测试的特点、解决的问题和实践注意事项。集成测试的目的是验证单一业务模块的数据交互逻辑和功能实现是否符合预期。在微服务架构下，要考虑上游依赖和下游调用的可用性。集成测试要验证契约关系是否符合预期，并确保业务需求的实现。实践中需要有测试计划、考虑异常场景和性能测试、准备测试数据、编写测试用例、进行安全验证和将接口测试纳入CICD流水线。
BriefGPT - AI 论文速递 -
通过引入非对称架构来学习一个支持实例引导的动态类别分类器，进一步提供交叉注意力模块和多尺度调整器以增强模型性能，从而显著优于现有的多个少样本目标检测方法。
AI生成摘要 本研究探讨了在现实世界中进行few-shot目标检测的方法。通过实验发现，距离度量学习方法在新颖类别上表现更好。同时，研究还证明了在真实世界的开放数据集中扩展目标类别对few-shot学习研究有利。
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人工智能用于科学 (AI4S) 是一个新兴的研究领域，利用机器学习的进展来解决复杂的科学计算问题，旨在提高计算效率和准确性。本文介绍了一种新颖的基准测试方法，称为结构解释，它满足了两个关键要求：在问题空间中确定可信的操作范围，并将错误追溯到其计算组成部分。该方法对问题和度量空间进行分区，促进了对这些空间的结构性探索。通过对机器学习力场 (MLFF)、喷气标记和降水预测这三个不同的 AI4S 工作负载应用结构解释，有效地建模了可信的操作范围，追踪错误，并揭示了改进模型、训练过程和数据采样策略的新视角。这项工作是 SAIBench 项目的一部分，它是一个 AI4S 基准测试套件。
AI生成摘要 人工智能用于科学是一个新兴的研究领域，利用机器学习解决科学计算问题。本文介绍了一种新的基准测试方法，称为结构解释，可以确定可信的操作范围并追溯错误。通过应用结构解释于不同的AI4S工作负载，揭示了改进模型、训练过程和数据采样策略的新视角。这项工作是SAIBench项目的一部分。
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最近针对医疗方面问题回答的大型语言模型 (LLMs) 取得了重要进展，然而确保生成代理提供准确可靠的答案仍然是一个持续挑战。在这个背景下，多代理辩论 (MAD) 作为提高 LLMs 真实性的主要策略已经出现。本研究提供了医学问答中多代理辩论策略的全面基准以及开源实现，探索了各种策略的有效利用，包括成本、时间和准确性之间的权衡。我们基于这些研究结果提供了基于代理一致性的新辩论刺激策略，在医学问答任务上胜过先前发表的策略。
AI生成摘要 最近，研究人员在医学问答中使用多代理辩论策略取得了重要进展。他们提供了一个全面基准和开源实现，并探索了不同策略之间的权衡。基于这些研究结果，他们提出了一种新的辩论刺激策略，在医学问答任务上取得了更好的结果。
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为了实现自动驾驶应用中的安全可靠的下游任务执行，我们提出了 Cam4DOcc，一个基于仅相机图像的 4D 占据预测的基准。通过评估近期未来的周围场景变化，我们将基准建立在多个公开可得的数据集之上，并提供多样的基于相机的感知与预测实现方案，以及评估协议，用于在自动驾驶场景中与感兴趣对象相关的现在和未来占据估计的性能比较。
AI生成摘要 为了实现自动驾驶应用中的安全可靠的下游任务执行，研究人员提出了基于相机图像的4D占据预测的基准Cam4DOcc。通过评估未来的周围场景变化，建立了基准，并提供了多样的感知与预测实现方案，以及评估协议，用于在自动驾驶场景中比较占据估计的性能。
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利用在线测试样本进行模型自适应，从而降低假阳性率，进而提高异常检测性能。
AI生成摘要 本文介绍了连续自适应离群分布检测（CAOOD）的新颖设置，旨在开发一种能够适应动态和迅速适应新到达分布的离群分布检测模型。通过元离群学习（MOL）的设计，训练过程中学习到了一个良好初始化的离群分布检测模型。实验证明该方法在保持ID分类准确性和离群分布检测性能方面有效。
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