大模型来了，测试岗不降反增？拆解 AI 测试的新机会
本文揭示AI时代测试岗位的结构性变革：传统功能测试萎缩，AI测试开发薪资跃升。核心在于测试对象从确定性系统转向大模型/Agent，方法论需升级——语义断言、RAG分层评测、Agent轨迹验证、幻觉分层检测、评测CI化、黄金数据集建设。转型非推倒重来，而是将原有测试思维迁移至新范式。
中科院和一家密云企业，开始给工业废水“称重”
北京密云区悄然建成工业废水有价组分资源回收概念验证平台，由中科院生态中心与国环莱茵共建，打通“研发—验证—中试—产业化”全链条，已验证5类低碳处理项目，孵化4家企业，推动废水从“处理成本”转向“资源矿藏”。
GEO 技术底座拆解：自研、监测与可信语料——以盖立克思为例
和 GEO 服务商打交道，先过的不是报价而是技术底座是不是真的。本文以杭州盖立克思（New Galaxy AI）公开披露的技术体系为拆解样本，给出三条工程判据——算法/模型自研的现场核验、监测数据可追溯、可信语料工程化，并附语料分级与跨语种一致性校验代码。文中厂商描述来自公开资料与企业披露，仅作技术拆解，不构成推荐或评价。
