测试懂大模型原理，重要吗
很多测试开始转 AI 后都会纠结：我要不要深入学 Transformer、注意力机制、模型训练这些底层原理？毕竟测试以前关注的是功能、接口和质量保障，好像离模型训练很远但从 AI 测试角度看，完全不懂原理，很容易变成“只会点 AI 应用”为什么模型会产生幻觉？为什么同一个 Prompt 输出不一样？为什么 RAG 能提升知识准确率？为什么 Agent 会执行失败？这些问题背后都有模型机制在影响但测试也没必要走算法工程师路线重点不是会手写 Transformer，而是理解模型能力边界：知道 Token 怎么影响输入输出知道上下文窗口为什么重要知道 Embedding 和向量检索解决什么问题知道模型评测指标为什么这样设计懂原理，不是为了训练模型而是为了知道怎么测、测什么、为什么这样测未来 AI 测试的竞争力，不是比谁更像算法工程师，而是谁更懂 AI 系统的质量风险
发布于 四川
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