Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.
Badania odpowiednie do udziału w AI obejmują tworzenie scenariuszy kandydatów z popytu, wybór zakresów regresji na podstawie różnic w kodach, tworzenie danych testowych, wyjaśnianie logi błędów i odkrywanie brakujących granic. Ostatecznie, decyzja musi być potwierdzona powtarzającymi się procedurami testowymi, wyraźnymi twierdzeniami lub wynikami ręcznymi. Dla funkcji niepewności, takich jak języki naturalne, obrazy i Agent, stałe zestawy zadań, zasady punktowania, ręczne pobieranie próbek i poważne progi błędów muszą być rejestrowane, unikając niewytłumaczalnych wniosków z tej samej wersji w różnych okresach.
Jakie warunki należy określić przed podjęciem decyzji?
To samo pytanie może zawierać różne odpowiedzi w różnych fazach działalności, danych i projektów. Sugeruje się, aby sprawdzić następujące warunki i włączyć wspólne ustalenia w sieci do ich własnych projektów.
Sugerowana kolejność wyprzedzania
Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.
Wykaz istniejących braków i procesów wysokiego ryzyka oraz ustanowienie ręcznego walidowanego poziomu odniesienia dla badań.
Kluczowe zależności zatwierdzenia
Pozwolenie AI na dodawanie przykładów i analiz nie powiodło się, ale inżynier potwierdził to twierdzenie.
Opracowanie wyników możliwych do oceny
Przykład ten będzie skutecznie wykorzystywany do rozwijania ciągłej integracji oraz do rejestrowania źródeł i wersji.
Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.
Ocena pracy, ręczne pobieranie próbek i poważne zakazy dopuszczania do drzwi w celu poprawy jakości AI.
Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?
AI produkuje 50 tytułów testowych opartych na opowieściach użytkowników, ale duża ich liczba to tylko zmiany słowne. Zespół powinien zaklasyfikować je jako wykonalne scenariusze normalne, graniczne, autorytetowe, współopt i niesprawności oraz wyjaśnić status baz danych i zewnętrznych interfejsów. Efektywne aktywa są dostępne tylko wtedy, gdy istnieją przykłady dostępu do zautomatyzowanych linii wodnych, stabilnego odzyskiwania i pomóc w wykrywaniu braków.
Najprostszy do przejścia.
Liczba przypadków zastosowanych jako kluczowe wyniki projektów testowych AI
Korzystanie z niestabilnych środowisk prowadzi do wielu niepowodzeń, a potem AI zgaduje dlaczego.
Modele automatycznie modyfikują testy i relaksują swoje twierdzenia bezpośrednio, aby przejść.
Jak mamy to potwierdzić?
Porównaj ucieczkę, czas powrotu, skuteczne wykorzystanie przykładów, czas awarii i koszty utrzymania wad przed i po linii. Kluczowe bariery drzwi muszą być powtarzane, a testy wytworzone lub zmodyfikowane AI podlegają ocenie kodu; gdy modele nie są dostępne, podstawowy proces testowania i uwalniania powinien nadal być operacyjny.
Przygotowując się do komunikacji z dostawcami lub zespołami wewnętrznymi, zaleca się, aby obecnie procesy, reprezentatywne próbki, istniejące systemy, czas planowania i poziomy budżetowe zostały wprowadzone. Po pierwsze, nieznane pozycje są wyraźnie oznaczone, a następnie podejmuje się decyzję o zastosowaniu diagnostyki, PoC, projektów o zasięgu stałym lub trwających badań i rozwoju, co jest zazwyczaj bardziej wiarygodne niż bezpośrednie zapotrzebowanie na cenę i czas trwania bez granic.