未来数据观点丨AI 技术应用深入，商业化落地加速
近年来，人工智能技术正在以前所未有的速度蓬勃发展。从 ChatGPT 横空出世，Sora 重塑视频创作，再到 GPT-4o 开启 AI 多模态交互的新时代，以生成式人工智能 （GenAI）为代表的新技术不仅带来了产业变革，也引发了人们对于智能时代的新期待。
AI战略丨生成式AI的下一步是什么？
在GTC2024会议上，OpenAI首席运营官Brad Lightcap与NVIDIA企业计算部门副总裁Manuvir Das分享了其对现有模型的思考和未来模型演进的预测，并为中小企业部署AI提出了一系列建议。
AI驱动下的天猫测试全流程革新：从人工到智能的实践与落地经验
天猫技术质量团队探索AI在测试全流程的应用，覆盖需求解析到报告归档，实现用例生成、数据构造、执行校验等环节的自动化与智能化。通过自然语言理解、大模型推理和闭环架构，提升测试效率与质量，沉淀知识资产，构建可溯化、可管理的智能测试体系，推动质量保障向敏捷化、智能化演进。
架构设计中最重要的三个要素是什么？
架构设计需考虑模块化、可扩展性、高可用性、可维护性、安全性、性能优化、简单性和可测试性。不同业务侧重不同，如金融更重视安全与一致性，合理权衡各要素有助于构建稳定高效的系统。
构建AI智能体：二十七、大模型如何“考出好成绩”：详解内在评测与外在评测方法
本文系统介绍了语言模型评测的两种主要方法：内在评测和外在评测。内在评测聚焦模型基础语言能力，核心指标困惑度(PPL)反映模型预测准确性，计算过程包括条件概率、对数概率和及指数转换。外在评测通过具体任务表现评估模型实用性，采用多层级评估策略（精确匹配、变体匹配、关键词分析和语义评估）。文章详细阐述了评测流程、指标计算方法和代码实现，强调两者结合使用的重要性：内在评测看基本功，外在评测检验实战能力。评测应持续进行，为模型选型、优化部署提供客观依据，同时关注公平性和领域适应性。
《游戏测评工具宝典：告别主观评判，用技术逻辑定义专业标准》
本文聚焦游戏测评工具的高阶应用逻辑，跳出主观体验评判，从性能捕获、画质解构、响应时差检测、音频空间还原、跨平台适配验证五大核心维度，深度拆解专业工具的技术内核与实战价值。文中融入多场景测试思路，详解工具如何精准追溯性能波动根源、解析渲染底层逻辑、量化操作响应延迟、验证音频沉浸感及跨平台运行差异，助力测评者建立系统化技术分析框架。
《游戏测评进阶手册：核心工具应用技巧，打造有深度的技术分析》
本文聚焦游戏测评领域的核心技术工具应用，摒弃主观感受堆砌，从性能测试、渲染管线分析、延迟细分测试、音频保真度检测、跨平台兼容性验证等六大核心维度，深度拆解工具的实战价值与技术逻辑。文中融入真实测试场景与操作思路，详解工具如何精准捕获帧率波动、解析渲染底层差异、量化延迟成因、验证音频沉浸感及跨平台适配表现，帮助测评者从“感受型”转向“实证型”分析。通过工具赋能，测评可穿透体验表象，挖掘肉眼不可见的技术细节，形成可量化、可复现的专业结论，既为玩家提供针对性配置建议，也为开发者优化提供数据支撑，是提升游戏测评专业度与深度的实用指南。
揭开帷幕：如何实现UI回归测试的全面自主化
本文介绍如何通过Playwright MCP实现AI驱动的自动化测试。该方案将浏览器操作封装为自然语言指令，利用MCP协议连接AI与测试工具，显著降低脚本编写门槛，提升测试效率与适应性，推动UI测试向智能化转型。
iperf3网络性能测试
iperf3 是一款网络性能测试工具，支持 TCP/UDP 协议，可测量带宽、延迟、丢包等指标。基于客户端-服务器模型，适用于网络调试与性能评估，提供丰富参数及 JSON 输出，便于自动化分析。
