一、认清现实：外包测试员的困境与AI带来的曙光在谈“翻身”之前，必须直面外包测试员普遍面临的痛点：价值感低微： 常被视为“人肉执行器”，负责最基础、最重复的手工测试或简单的功能验证，难以接触核心业务逻…

结论先行： 大模型已经是世界级“做题家”， 但距离真正像博士一样做科研，还有一整代差距。最近 OpenAI 放出了一篇不算太“热搜”，但在 AI 圈子里非常重磅的论文：FrontierScience：Evaluating AI’s Ability …

实现PCB阻抗匹配需要控制传输线的特性阻抗与信号源及负载阻抗一致，主要步骤如下：1. 计算目标阻抗值根据信号标准确定目标阻抗（如USB为90Ω差分，DDR为单端50Ω）特性阻抗公式： $$ Z_0 \frac{87}{\sqrt{\vare…

大语言模型（LLM）已然成为当前AI领域的技术风口，更是程序员与技术学习者进阶路上的核心必修课。而支撑起GPT、LLaMA等主流大模型的技术根基，正是2017年经典论文《Attention is All You Need》中提出的Transformer架构。对于刚踏入大…

摘要 短文本事实性（short-form factuality）是大语言模型在实际应用中的关键能力：模型能否在简短、明确的问题上给出唯一且无可争议的答案？OpenAI 的 SimpleQA 基准专注于这一维度——它收集了 4,326 个“只有单一正确答案”的问题…

AD原理图转成Cadence格式AD中的操作1.建工程2.保存工程和原理3.编译工程Capeture中操作1.导入文件选项2.文件路径选择3.注意参考版本： AD:17.1.9 Cadence：16.6 AD中的操作 1.建工程 AD中的原理图一定要属于一个工程，只有原理图是不行的&am…

随着医疗数据的规模化沉淀、算法精度的持续迭代突破以及算力成本的稳步下行，人工智能大模型在临床诊疗领域正加速落地崛起，已然从前期的技术探索阶段，迈入规模化应用的爆发临界点。 当前，AI大模型正沿着文本处理与医学影像两大核心…

本文深度拆解AI智能体的核心逻辑，明确其以大模型为核心驱动力，具备自主感知环境、逻辑思考决策、主动执行任务的核心特质。不同于传统工具的被动调用，AI智能体自带目标导向属性，能自主学习迭代、清晰界定能力边界。文中精准区分了…