🔵 عنوان مقاله
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI
🟢 خلاصه مقاله:
** در عصر AI نقش مهندسان QA از اجرای دستی آزمون‌ها به طراحی و هدایت جریان‌های تضمین کیفیت هوشمند تغییر می‌کند. به‌گفته Yerem Khalatyan، بهترین نقطهٔ شروع سه کاربرد عملی است: تولید خودکار سناریوهای آزمون، تسریع در خودکارسازی، و بهینه‌سازی اجرای تست‌ها. سامانه‌های هوشمند می‌توانند با تکیه بر نیازمندی‌ها، کد و داده‌های کاربری، سناریوهای مثبت، منفی و مرزی را پیشنهاد دهند، شکاف‌های پوشش را نشان دهند و در CI/CD اولویت اجرای تست‌ها را بر مبنای ریسک و تغییرات کد تنظیم کنند. همچنین با خودترمیمی انتخابگرها، کاهش تست‌های flaky، پیشنهاد assertion و دادهٔ آزمون، و کمک به triage خطاها، هزینهٔ نگهداشت را پایین می‌آورند. در کنار این مزایا باید به محدودیت‌ها نیز توجه کرد: خطای مدلی، تفسیر نادرست نیازمندی‌های مبهم و ملاحظات امنیت و حریم خصوصی، که حضور انسان در حلقه و حاکمیت داده را ضروری می‌سازد. برای بهره‌گیری مؤثر، مهارت‌هایی مانند طراحی پرسش برای مدل، سواد داده، آزمون مبتنی بر ریسک و ادغام ابزارها اهمیت می‌یابد؛ شروع کوچک، سنجش دقیق شاخص‌ها و سپس گسترش کنترل‌شده، مسیر عملی و کم‌ریسک است.
#QA #AIinTesting #TestAutomation #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/lOXHasH?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI
🟢 خلاصه مقاله:
** در عصر AI نقش مهندسان QA از اجرای دستی آزمون‌ها به طراحی و هدایت جریان‌های تضمین کیفیت هوشمند تغییر می‌کند. به‌گفته Yerem Khalatyan، بهترین نقطهٔ شروع سه کاربرد عملی است: تولید خودکار سناریوهای آزمون، تسریع در خودکارسازی، و بهینه‌سازی اجرای تست‌ها. سامانه‌های هوشمند می‌توانند با تکیه بر نیازمندی‌ها، کد و داده‌های کاربری، سناریوهای مثبت، منفی و مرزی را پیشنهاد دهند، شکاف‌های پوشش را نشان دهند و در CI/CD اولویت اجرای تست‌ها را بر مبنای ریسک و تغییرات کد تنظیم کنند. همچنین با خودترمیمی انتخابگرها، کاهش تست‌های flaky، پیشنهاد assertion و دادهٔ آزمون، و کمک به triage خطاها، هزینهٔ نگهداشت را پایین می‌آورند. در کنار این مزایا باید به محدودیت‌ها نیز توجه کرد: خطای مدلی، تفسیر نادرست نیازمندی‌های مبهم و ملاحظات امنیت و حریم خصوصی، که حضور انسان در حلقه و حاکمیت داده را ضروری می‌سازد. برای بهره‌گیری مؤثر، مهارت‌هایی مانند طراحی پرسش برای مدل، سواد داده، آزمون مبتنی بر ریسک و ادغام ابزارها اهمیت می‌یابد؛ شروع کوچک، سنجش دقیق شاخص‌ها و سپس گسترش کنترل‌شده، مسیر عملی و کم‌ریسک است.
#QA #AIinTesting #TestAutomation #SoftwareTesting #QualityEngineering #DevOps #CICD #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/lOXHasH?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Medium
QA Engineer Role Transformation in the Age of AI
How to stay competitive in the current rapidly changing market
🔵 عنوان مقاله
Seriously Testing LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به این می‌پردازد که برای آزمون جدی LLMs چه نیاز است. نویسنده با تکیه بر مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، نشان می‌دهد چرا اتکا به دمو یا امتیازهای سطحی کافی نیست و چگونه رفتار مدل با تغییر متن راهنما، زمینه و زمان تغییر می‌کند. James Bach در این مسیر روش LARC را معرفی می‌کند؛ رویکردی ساخت‌یافته و اکتشافی برای برنامه‌ریزی، اجرای آزمون‌ها و تفسیر نتایج که بر طراحی موارد تنشی و خصمانه، مشاهده نظام‌مند و بهبود تکرارشونده تأکید دارد تا الگوهای خطا و محدودیت‌های قابلیت اعتماد آشکار شوند. مقاله توضیح می‌دهد که چرا آزمون جامع دشوار و پرهزینه است: خروجی‌های غیرقطعی، نبود داور قطعی برای «درستی»، حساسیت به Prompt و زمینه، به‌روزرسانی‌های مدل که بازتولیدپذیری را می‌شکنند، محدودیت معیارهای کمی، و نیاز به ابزار، داده، محاسبات و داوری انسانی. در نهایت پیشنهاد می‌شود آزمون LLM را یک کار تحقیقاتی-حرفه‌ای ببینیم: اهداف و ریسک‌ها را روشن کنیم، داده‌های متنوع و خصمانه بسازیم، ثبت و رهگیری کامل انجام دهیم، و با اجرای تکرارشونده روش LARC میان عمق و وسعت، خودکارسازی و قضاوت کارشناسی، و هزینه و کفایت تصمیم‌گیری کنیم.
#LLMs #SoftwareTesting #AIQuality #Evaluation #PromptEngineering #Reliability #JamesBach #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/OfLtyHW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Seriously Testing LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله به این می‌پردازد که برای آزمون جدی LLMs چه نیاز است. نویسنده با تکیه بر مجموعه‌ای از آزمایش‌ها، نشان می‌دهد چرا اتکا به دمو یا امتیازهای سطحی کافی نیست و چگونه رفتار مدل با تغییر متن راهنما، زمینه و زمان تغییر می‌کند. James Bach در این مسیر روش LARC را معرفی می‌کند؛ رویکردی ساخت‌یافته و اکتشافی برای برنامه‌ریزی، اجرای آزمون‌ها و تفسیر نتایج که بر طراحی موارد تنشی و خصمانه، مشاهده نظام‌مند و بهبود تکرارشونده تأکید دارد تا الگوهای خطا و محدودیت‌های قابلیت اعتماد آشکار شوند. مقاله توضیح می‌دهد که چرا آزمون جامع دشوار و پرهزینه است: خروجی‌های غیرقطعی، نبود داور قطعی برای «درستی»، حساسیت به Prompt و زمینه، به‌روزرسانی‌های مدل که بازتولیدپذیری را می‌شکنند، محدودیت معیارهای کمی، و نیاز به ابزار، داده، محاسبات و داوری انسانی. در نهایت پیشنهاد می‌شود آزمون LLM را یک کار تحقیقاتی-حرفه‌ای ببینیم: اهداف و ریسک‌ها را روشن کنیم، داده‌های متنوع و خصمانه بسازیم، ثبت و رهگیری کامل انجام دهیم، و با اجرای تکرارشونده روش LARC میان عمق و وسعت، خودکارسازی و قضاوت کارشناسی، و هزینه و کفایت تصمیم‌گیری کنیم.
#LLMs #SoftwareTesting #AIQuality #Evaluation #PromptEngineering #Reliability #JamesBach #MachineLearning
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/OfLtyHW?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
Satisfice, Inc.
Seriously Testing LLMs - Satisfice, Inc.
Michael and I are getting a lot of interest about how we apply Rapid Software Testing methodology both to test AI and to use AI in testing. We've developed various answers to such questions in recent years. But now that the book is done (and almost out!)…
👍1
🔵 عنوان مقاله
The New QA Mindset: Testing AI and LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
تست محصولات مبتنی بر AI و به‌ویژه LLMs با نرم‌افزارهای کلاسیک فرق اساسی دارد: خروجی‌ها قطعی نیستند و به داده، پرامپت و زمینه وابسته‌اند. در نتیجه به‌جای «صحت دقیق»، باید کیفیت رفتاری، آستانه‌ها و شواهد آماری را سنجید. این رویکرد مستلزم تعریف معیارهای روشن، ساخت دیتاست‌های ارزیابی باکیفیت، اتکا به human-in-the-loop برای برچسب‌گذاری و تفسیر موارد مرزی، و پوشش سناریوهای متنوع و حتی مخرب (مانند prompt injection) است. جنبه‌های ایمنی، سوگیری، توهین‌آمیز بودن، حریم خصوصی و جلوگیری از hallucination به معیارهای پذیرش تبدیل می‌شوند. علاوه بر ارزیابی آفلاین، باید آزمایش‌های آنلاین، مانیتورینگ مستمر، فیدبک‌لوپ و طبقه‌بندی خطا برای اولویت‌بندی اصلاحات وجود داشته باشد. توصیه کلیدی Vladimir Josifoski این است که داده، پرامپت و سیاست‌ها را به‌عنوان مصنوعات قابل‌تست در نظر بگیرید، از ارزیابی آماری و پیوسته بهره ببرید، و هرجا لازم است قضاوت انسانی را وارد کنید تا کیفیت واقعی تضمین شود.
#AI #LLMs #QA #AITesting #QualityAssurance #MachineLearning #PromptEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/8mbcLve?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
The New QA Mindset: Testing AI and LLMs
🟢 خلاصه مقاله:
تست محصولات مبتنی بر AI و به‌ویژه LLMs با نرم‌افزارهای کلاسیک فرق اساسی دارد: خروجی‌ها قطعی نیستند و به داده، پرامپت و زمینه وابسته‌اند. در نتیجه به‌جای «صحت دقیق»، باید کیفیت رفتاری، آستانه‌ها و شواهد آماری را سنجید. این رویکرد مستلزم تعریف معیارهای روشن، ساخت دیتاست‌های ارزیابی باکیفیت، اتکا به human-in-the-loop برای برچسب‌گذاری و تفسیر موارد مرزی، و پوشش سناریوهای متنوع و حتی مخرب (مانند prompt injection) است. جنبه‌های ایمنی، سوگیری، توهین‌آمیز بودن، حریم خصوصی و جلوگیری از hallucination به معیارهای پذیرش تبدیل می‌شوند. علاوه بر ارزیابی آفلاین، باید آزمایش‌های آنلاین، مانیتورینگ مستمر، فیدبک‌لوپ و طبقه‌بندی خطا برای اولویت‌بندی اصلاحات وجود داشته باشد. توصیه کلیدی Vladimir Josifoski این است که داده، پرامپت و سیاست‌ها را به‌عنوان مصنوعات قابل‌تست در نظر بگیرید، از ارزیابی آماری و پیوسته بهره ببرید، و هرجا لازم است قضاوت انسانی را وارد کنید تا کیفیت واقعی تضمین شود.
#AI #LLMs #QA #AITesting #QualityAssurance #MachineLearning #PromptEngineering
🟣لینک مقاله:
https://cur.at/8mbcLve?m=web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @software_Labdon
QAlogy
The New QA Mindset: Testing AI and LLMs - QAlogy
For years, QA engineers have tested deterministic systems — applications that behave predictably when given specific inputs. But with the rise of AI-driven apps and large language models (LLMs), the rules have changed. The systems we’re testing today are…