AI时代测试工程师应该掌握的30个AI术语
AI时代汹涌而来，对AI的应用逐渐成为我们工作中必不可少的技能之一，AI也正在渗透进入测试领域的方方面面。作为测试工程师，要跟上这场技术变革的浪潮，并在基于AI的相关的应用和讨论中不成为局外人，对于一些AI技术术语和概念，我们还是应该掌握并了解其具体含义。下文整理30个关于AI和机器学习的术语，大家参考基础概念1. 人工智能（Artificial Intelligence, AI）
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HR AI小科普：—图理解AI应用的本质
▲ 点击上方蓝字关注深蓝信息公众号本文约 1200 字阅读时间约 3 分钟随着AI的飞速迭代与发展，很多朋友都感到迷茫，不知该如何应对。事实上，理解AI应用的本质能够帮助我们更清晰地把握未来方向。以下是我自己原创的一张图，今天我来通过这张图与大家分享我对于AI应用本质的理解，并给出一些具体的行动建议。首先，数据是AI应用在自己企业落地的基础和起点。AI依赖大量积累的数据，通过对这些
AI时代，必将没落的know-how护城河
之前和一个做设计的朋友聊天，他说现在每天都在用AI做图，效率提升了好几倍，工作轻松了很多，但心情却越来越复杂。一方面确实爽，以前要花一整天调色彩、排版面的工作，现在几分钟就能出好几个版本任君选择；但另一方面又很焦虑，那老板到底还请他干嘛，自己那些辛苦学来的PS技巧、色彩理论什么的还有什么用，对未来越来越没有安全感了。他问我：是不是要应该赶紧再去充充电，学点更高级的技术，比如3D建模、动效设计什
2025年彻底改变我工作流程的10款AI工具
大多数人不是不会用 AI，而是根本没认真用。他们在“玩”，不是在“构建”；在“试水”，不是在“集成”；在“刷技巧”，不是在“积累资产”。不要只当一个工具的被动使用者，而是变成了一个系统的生产者。•创建内容的系统•引流获客的系统•甚至在我睡觉时依然带来收入的系统以下这 10 款 AI 工具 正是我转变的基础。它们不仅改变了我的工作方式，更彻底改变了我赢得成果的方式。我们深入聊聊吧。1
“一人公司”的时代合理性和AI搜索时代的积累重要性
这篇应该会很短，也很抽象。本来今天要写内容站点部署的，但是Claude Code在“工作”中制造了一些“小灾难”，在修复过程中，我被一些新的想法“带跑”了，所以，如我一贯风格一样，计划被临时修改了。其实关于“一人公司”的设想，已经存在了快十年的时间，当然，不是真的一个人，而是很有限的人数，比如五六个？最多十个？角色上，没有前中后台之分：因为不懂后台，就做不好前台；不懂前台，就成为不了可靠的后台
全球第一个专业设计类AI Agent:Lovart
Lovart全球首发，让创意效率飙升300%©作者|Monalisa来源|神州问学2025年被称为AI Agent爆发元年，Manus、Genspark等等 Agent 产品都是爆火，关于 AI Agent的讨论一浪高过一浪。但当我们审视当前市场主流产品时，发现两个普遍现象：1.通用型智能体虽具备广阔想象空间，但因底层大模型技术限制，普遍存在"演示效果令人惊艳，实际应用却面临落地难题"
Spring Ai 接入Office Word MCP 智能改稿
Office-Word-MCP 用于创建、读取、编辑 和格式化 Microsoft Word 文档。主要操作能力如下：创建表格、添加不同级别的标题、插入段落可选样式；格式化加粗、斜体、下划线、颜色和字体属性、搜索和替换；边框和样式格式化表格、格式表头行、应用单元格阴影和自定义边框。应用场景我想让Ai润色文档内容：比如以正式语气、学术风格润色我的文档内容。格式文档：正文加粗润色文档
AI 时代的产品团队转型指南
1. 就像互联网颠覆了分发，生成式 AI 正在颠覆交付流程。利用这一模式预测你公司中最可能被 AI 自动化影响的角色和流程。2. 规划未来 2–5 年内团队将 90% 的时间投入于探索（discovery），10% 投入于交付（delivery）。现在就开始转变团队的关注点和技能发展方向，强化探索能力。3. 重新定义技术负责人角色，纳入 AI/ML 专业知识、数据科学技能和智能
又见2050：用AI重塑产品工作流
Hi，我是银海。你身边的AI产品经理，陪你解决每一个真实问题。又到了一年的 2050大会。今年，对我来说意义尤为不同 —— 不仅作为一名参与者，更作为一名分享者，参与了两场主题分享。近期，我也会把这两场活动的内容整理同步给大家，主题分别是：用AI重塑产品设计的工作流（WaytoAGI专场）AI让所有有创造力的人被看见（Datawhale专场）今天，先想和大家聊聊其中一个主
Agent落地有哪些挑战？如何应对？
AI Agent正在从Demo向真实场景迈进，它们能自动化处理工作流、辅助决策，甚至与外部工具交互。然而，将这些智能体部署到真实的生产环境并非易事，可靠性、性能和准确性常常面临严峻考验。当下在Agent设计上打好基础，关乎未来能否构建出真正可靠、安全的自主系统。Cohere团队基于自身实践经验，总结了开发者在打造AI Agent时最常遇到的五种挑战，并给出了切实可行的应对策略。这些建议将对于我