Meta introduces Just-in-Time (JiT) testing, a dynamic approach that generates tests during code review instead of relying on static test suites. The system improves bug detection by ~4x in...

新生命团队的IPacket体系提供四种数据包实现，性能优异。ArrayPacket综合性能最佳，构造和读取速度快，建议作为通用首选。OwnerPacket适合网络IO，MemoryPacket和ReadOnlyPacket在多线程下表现良好。测试显示，Slice操作的装箱开销和PacketHelper.ToStr的性能瓶颈需优化。

Go语言的网络测试面临同步阻塞和死锁问题，Go团队提议引入testing/nettest，提供高仿真的内存网络栈，支持异步、缓冲和错误注入，以提高测试的稳定性和效率。

An open-source testing platform and SDK for LLM and agentic applications that generates test scenarios and evaluates model outputs.

I am building an API project, where I have a controller called C1, which calls service S1. Within this service, there are multiple method invocations to services S2and S3 and S4, as well as a call...

Build a testing strategy that prevents production disasters without turning development into a slog. Learn which tests matter, which tools to use, and how to catch bugs before your users do.

Qwen-MT翻译模型在速度和准确性方面表现出色，支持92种语言的互译，并具备专业翻译功能。实测结果显示其翻译效果良好，但对双语谐音笑话的理解能力不足。

测试结果显示，在不同模式下的吞吐量和资源使用情况。使用io-uring时，某些情况下的性能反而低于同步读取，需进一步分析原因。

本研究探讨了大型语言模型在真实决策系统中的脆弱性，提出了一种对抗性评估框架，以测试其在动态环境下的决策过程，揭示了模型在策略适应性和易受操控性方面的差异，为提升AI的适应性和公平性提供了重要见解。

本研究提出了AutoPentest，一种基于LLM的黑箱渗透测试方法，旨在降低渗透测试的成本和提高频率。与传统手动方式相比，AutoPentest在复杂任务执行上表现更优，有助于提升漏洞管理效率。

本研究分析了大语言模型在多语言推理中的表现，发现英语推理模型在高资源语言中能有效提升跨语言数学推理能力，但低资源语言存在局限性。

本研究提出了一种加权符合马尔可夫过程的扩展模型，以改进高风险环境下的数据变点检测。该方法在轻微协变量变化时能敏感报警，而在严重变化时有效控制误报，优于现有技术。

本研究提出DeCo方法，解决传统IC测试任务分配中缺乏缺陷特征和工程师专业知识整合的问题。通过构建缺陷感知图，实现高效任务分配，成功率超过80%。该方法在IC故障分析中具有应用潜力。

本研究提出Genie框架，旨在降低大型机器学习中网络基础设施测试的成本与复杂性。通过在硬件测试平台上模拟GPU间通信，利用CPU评估流量对真实网络行为及机器学习性能的影响，为性能优化提供新思路。