禅道文档 300 条用例一键生成：一次看懂爱测智能化测试平台的实力
测试团队面临需求碎片化、迭代加速的挑战，传统用例编写效率瓶颈凸显。爱测智能化测试平台借助生成式AI，实现从需求文档自动生成多场景、多格式、可执行的测试用例。通过大模型理解文档、智能体配置、知识图谱与自然语言驱动执行，平台几分钟内生成近300条高覆盖用例，支持导出至禅道等系统，全链路自动化。未来测试的竞争，是“会用AI”与“不会用AI”的差距。
知识蒸馏
知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过让小模型（学生）模仿大模型（教师）的输出或中间特征，实现性能逼近甚至超越。核心方法包括基于软标签的Hinton蒸馏、带温度的softmax平滑分布、以及利用隐藏层特征的特征蒸馏。分为黑盒（仅用输出）与白盒（访问内部）两种模式，广泛用于加速推理与提升小模型泛化能力。（238字）
通义千问大模型驱动的法律智能体创新实践
律杏法务云是基于阿里云通义千问大模型构建的新一代法律人工智能平台，通过深度融合OCR、NLP、知识图谱技术与千亿参数级语言模型，在企业法务管理领域实现了从信息抽取、文书生成到风险预警的全流程智能化。本文将深入剖析其技术架构与五大核心模块，揭示大模型如何重塑现代法务工作范式。
多模态AI核心技术：CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来，多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展，CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出，通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间，具备强大零样本学习能力；SigLIP由Google开发，采用sigmoid损失函数优化训练效率与可扩展性。两者推动了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，如LLaVA、BLIP-2和Flamingo等，实现了视觉问答、图像描述生成等复杂任务。这些模型不仅拓展了理论边界，还为医疗、教育等领域释放技术潜力，标志着多模态智能系统的重要进步。
基于n8n创建自愈式用例库及质量知识图谱
本文分享了如何基于n8n构建自愈型质量管理系统。通过自动化采集缺陷、需求等数据并构建知识图谱，系统能智能分析、自动修复用例库。方案大幅降低了维护耗时与缺陷逃逸率，将测试团队从重复劳动中解放，转向质量策略设计，实现了质量数据的持续流动与优化。
