AI测试开发工程师面试指南：20个核心技术问题及思路解析
霍格沃兹测试开发学社总结AI测试开发岗位面试要点。面试重点考察模型验证、性能优化、MLOps落地等工程能力。建议结合项目经验，展示从需求到上线的全流程实践经验，并通过量化指标体现技术价值。同时需掌握特征工程、模型监控及前沿技术应用，系统提升综合竞争力。
入选国际顶会！阿里云大模型优化与智能体技术取得突破性成果
近日，在人工智能领域国际顶级会议AAAI 2026上，阿里云专有云团队的两篇论文《Importance-Aware Data Selection for Efficient LLM Instruction Tuning》（Oral）与《Co-EPG: A Framework for Co-Evolution of Planning and Grounding in Autonomous GUI Agents》（Poster）成功入选主会。论文分别针对大型语言模型LLM指令调优数据集质量低、GUI智能体泛化后感知和交互不便等业界难题提出创新解决方案。
测试用例生成加速：利用RAG与大模型，实现分钟级全覆盖
本文介绍如何利用RAG与大模型结合，快速生成高质量测试用例。通过将产品文档等资料构建为知识库，系统能自动检索相关信息并生成覆盖全面、符合项目背景的测试用例。该方法将用例生成从小时级缩短至分钟级，显著提升测试效率并降低维护成本。
Node.js 性能诊断利器 Clinic.js：原理剖析与实战指南
Clinic.js 是由 NearForm 开发的 Node.js 性能诊断工具集，通过可视化、低开销的方式帮助开发者快速定位 CPU 高占用、事件循环延迟、内存泄漏等性能瓶颈。它包含三大核心工具：`doctor` 初筛异常，`flame` 分析 CPU 热点，`bubbleprof` 追踪异步 I/O 延迟。基于 `perf_hooks`、`async_hooks` 等技术，实现多维度数据关联与智能建议，适用于预发环境压测与性能优化，显著提升调试效率。
