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人工智能技术随着互联网的不断发展而逐渐被各个行业引入，下面我们就通过案例分析来了解一下，人工智能技术在测试领域的应用问题都有哪些。
从技术角度，为了适应不同的业务场景需求，涉及到多种AI技术，包括传统机器学习，卷积神经网络，Transformer等深度学习模型结构，以及知识图谱和图神经网络等技术领域。同时，为了充分挖掘AI技术的优势，模型设计复杂度日渐提升，包括模型深度，宽度以及结构复杂度等各个维度，计算量的增大使得AI推理性能瓶颈日益凸显，尤其是实时性的业务需求对推理速度要求更高。为了追求佳推理性能，往往需要手动进行逐个优化，涉及的开发，部署和沟通成本都很高。主要问题集中在：
1.模型结构种类多，性能瓶颈差异较大，适用的优化方法各有不同，手动优化成本高;
2.优化方法众多，自上而下，涉及多种模型压缩方式，系统级，运行时优化等，手动优化门槛高;
3.逐个手动优化，可推广性差，技术覆盖面有限;
4.硬件平台的差异，需要针对性调优，导致优化的人力成本和部署成本都很高;
5.新模型的发布和迭代，需要应用优化方法，涉及较高的沟通和接入成本，同时带来了性能的不稳定性;
6.模型压缩技术对不同模型的优化效果有所差异，可能需要进行模型的再训练，训练和数据准备流程较长，效率低下。
因此，为了降低优化，部署和迭代成本，提高工作效率，并保证性能稳定，我们尝试搭建模型自动化优化平台，旨在为算法模型提供更全面易用，稳定性更好，使用和维护成本更低的优化解决方案。
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2025-08-07
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