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模型方案
艰辛而又充满意义的实习生活又告一段落了，回顾过去这段时间的实习经历，收获颇丰，是时候回头总结这段时间的实习生活了。很好奇实习报告是怎么写的吧，下面是小编精心整理的模型制作实习报告，希望对大家有所帮助。
为贯彻落实部、省、市有关文件精神，进一步加快我市生猪产业生产方式转变，深入推进生猪标准化规模养殖，我局决定20xx年继续开展生猪标准化养殖建设工作。为确保生猪标准化养殖建设工作规范有序开展，制定本方案。
一、指导思想
进一步转变养殖方式，大力发展标准化规模养殖，全面推进生猪标准化养殖工作，按照高产、优质、高效、生态、安全的发展要求，通过政策扶持、宣传培训、技术引导、示范带动，推进生猪标准化规模养殖建设，实现生猪标准化规模生产和产业化经营，提升生猪产品质量安全水平，保障生猪产品有效供给，促进生猪养殖协调可持续发展。
二、工作目标
20xx年继续做好国家级和省级生猪养殖标准化示范场创建工作，力争完成5个省级以上创建目标；同时对全市年出栏生猪3000头以上的规模场(户)、年出栏10000头以上的生猪养殖小区和生猪养殖专业协会(合作组织)及全市22个种猪扩繁场按照农业部生猪标准化养殖场进行改造、完善、提高，纳入生猪标准化场养殖管理，力争在“”全部达到省级以上生猪标准化养殖的要求，并创建一至二个国家级生猪标准化养殖县(市)、区。使全市生猪标准化养殖占全市规模猪场比例达到35%。
三、工作内容
(一)基本要求
生猪标准化养殖、生产经营活动必须遵守《畜牧法》、《动物防疫法》、《岳阳市畜禽规模养殖管理暂行办法》等相关法律法规，具备养殖场备案登记手续和《动物防疫条件合格证》，养殖档案完整，无重大动物疫病和质量安全事件发生。
(二)养殖标准
生猪标准化养殖的内容主要:
1、生猪良种化。因地制宜，选用高产优质高效生猪良种，品种来源清楚、品质优良、检疫合格。
2、养殖设施化。生猪养殖场选址布局科学合理，符合防疫和质量安全生产要求，猪舍、饲养和环境控制等生产设施设备满足标准化生产需要。
3、生产规范化。制定并实施科学规范的生猪饲养管理规程，配备与饲养规模相适应且有执业资格的畜牧兽医技术人员，严格遵守饲料、饲料添加剂、兽药使用及动物饮水的有关规定，配制和使用安全高效饲料，有完善的生产管理台账记录，生产过程实行信息化动态管理。
4、防疫制度化。防疫、消毒设施完善，防疫、消毒制度健全，科学实施生猪疫病综合防控措施，加强动物防疫条件审查，有效防止重大动物疫病发生，对病死生猪实行无害化处理。
5、粪污无害化。生猪粪污处理方法符合相关要求，设施齐全且运转正常，实现粪污的资源化利用或达到国家相关排放标准。
6、监管常态化。依照《畜牧法》、《动物防疫法》、《饲料和饲料添加剂管理条例》、《兽药管理条例》、和《岳阳市畜禽规模养殖管理暂行办法》等法律法规，对饲料、饲料添加剂、兽药和疫病防控及畜禽养殖档案建立和畜禽标识使用实施...
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用大模型帮程序员找Bug，中科院剖析102篇论文总结出这些方案
原文来源：量子位
图片来源：由无界 ai生成
中科院对“找bug”下手了，一口气总结了n种方案！
法宝就是大模型。
大模型由于其卓越的自然语言理解、推理等能力，已经被应用于各种场景，取得了前所未有的效果。
类似的，软件测试领域也受益于其强大的能力，能够帮助生成逼真且多样化测试输入，模拟各种异常，加速缺陷的发现，提升测试效率，进行潜在提高软件质量。
来自中国科学院软件研究所、澳大利亚monash大学、加拿大york大学的研究团队收集了截止到2023年10月30日发表的102篇相关论文，并分别从软件测试和大模型视角进行了全面分析，总结出一篇关于大模型在软件测试领域应用的全面综述。
（论文地址见文末）
研究发现一览图是这样婶儿的：
详细内容我们接着往下看。
首先，研究人员从软件测试的角度进行了分析，并将收集到的研究工作按照测试任务进行组织。
如下图所示，大模型的应用主要集中在软件测试生命周期的后段，用于测试用例准备（包括单元测试用例生成、测试预言生成、系统级测试输入生成）、测试报告分析、程序调试和修复等任务。然而，在测试生命周期的早期任务（如测试需求、测试计划等）上，目前还没有使用大语言模型的相关工作。
进一步地，研究人员还对大模型在各种软件测试任务上的应用进行了详细分析。
以单元测试用例生成为例，单元测试用例生成任务主要涉及为独立的软件或组件单元编写测试用例，以确保它们的正确性。传统的基于搜索、约束或随机的生成技术存在着测试用例覆盖率弱或可读性差的问题。
引入大模型后，相对于传统方法，大模型不仅能够更好地理解领域知识以生成更准确的测试用例，而且还可以理解软件项目和代码上下文的信息，从而生成更全面的测试用例。
对于系统级测试输入，模糊测试作为常用技术，主要围绕着生成无效、意外或随机的测试输入来达到测试的目的，研究人员也详细分析了大模型如何改进传统模糊测试技术。
例如有研究提出通用模糊测试框架fuzz4all、chatfuzz等，也有研究专注于特定软件开发基于大模型的模糊测试技术，包括深度学习库、编译器、求解器、移动应用、信息物理系统等。
这些研究的一个关注重点是生成多样化的测试输入，以实现更高的覆盖率，通常通过将变异技术与基于大模型的生成相结合来实现；另一个关注重点是生成可以更早触发错误的测试输入，常见做法是收集历史上触发错误的程序来对大模型进行微调或将其作为演示程序在查询大模型时使用。
论文中对于各种研究的技术思路有更为详细的介绍和比较。
从大模型的视角来看
随后，研究人员再从大模型的视角出发，分析了软件测试任务中选用的大模型，并进一步介绍了如何让大模型适应测试任务，包括提示工程技术、大模型的输入以及与传统测试技术的结合使用。
在所选用的大模型方面，如下图所示，最常用的前三种大模型分别是chatgpt、codex和codet5...
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