在快速迭代的软件开发周期中，用户界面（UI）的自动化测试已成为提高效率和确保产品质量的关键。然而，随着应用程序变得日益复杂，传统的UI自动化方法逐渐显露出局限性。AI驱动的UI自动化出现了，但仍面临着准确性和可靠性的挑战。在这个背景下，本文提出一个创新的视角：通过实时调试技术，显著提升AI编写的UI自动化脚本的有效性。 这个问题不仅仅是技术上的挑战，它关系到如何在保证软件质量的同时加速软件的交付。本文将探讨实时调试如何帮助AI更准确地理解和执行UI测试脚本，以及这种方法如何能够为软件开发带来革命性的改变。
2017年，《Attention Is All You Need》的一声惊雷，给世人带来了Transformer模型。2022年，以Transformer结构为核心的chatGPT，凭借其震惊世界的表现，掀起了“AI元年" 的序幕：从此，各方纷纷投入大模型领域，前赴后继，热情高涨。然而，随之而来地，大模型在软硬件基础设施、算法及数据集等多方面的挑战和困难也逐步显现；今天我们将从AI-Infra角度出发，带大家了解目前大模型在算力、存储、通信等多方面上硬件资源的挑战和瓶颈，并且提供相关指标的量化手段和选型指导。
大模型进入加速发展的第二年，技术迭代和竞争更为激烈。令全球震撼的文生视频Sora世界模拟器、拥有更强智能的谷歌Gemini 1.5、Meta的世界模型的雏形V-JEPA同一天推出，Claude3超越了GPT4的能力。Open AI的GPT5呼之欲出，奥特曼不仅自研芯片、还投资了数家可控核聚变公司，储备未来的关键资源——算力和能源。 在算力紧平衡、数据资源荒即将到来的背景下，面对纷繁复杂、日新月异的变革，笔者试图对未来大模型的发展做出一点预判，纯属个人研究中的感受，供大家参考。也非常欢迎大家探讨交流，批评指正，共同迭代认知，一起进步。
某些项目在进行私有化部署的时候遇到了一些问题： 内网隔离环境，一些npm包需要先下载到u盘再拷贝到对应的机器上进行安装，安装起来很麻烦。 测试环境下，代码和机器配置调试好了，部署到线上机器的时候却出现了问题。 线上机器迁移的时候，又需要在新的机器上进行机器配置了调试，等于又把之前要做的事情重来一遍。 在有部署文档的情况下交给其他人去给不同的用户部署的时候，自己还需要一直盯着，不然出问题了其他人也不一定能解决。比如说在这个机器上有些依赖装不上等问题。自己深陷其中，无法自拔。 那么面对这些问题，有没有办法可以解决呢？ 答案是：使用Docker容器部署。
如今OpenResty已广泛被各个互联网公司在实际生产环境中应用，在保留Nginx高并发、高稳定等特性基础上，通过嵌入Lua来提升在负载均衡层的开发效率并保证其高性能。本文主要介绍接口鉴权、流量控制以及记录追踪几个工具在实际生产环境中的应用实践，用于解决实际业务问题，提升业务运维效率，对于Openresty基本原理不再赘述。
