今天写写大论文实验部分，算是被 AI 给惊到了，原来写测试脚本能这么省事，简直把测试的活儿全包了。之前手动写测试，光梳理场景就得耗半天，边界值、异常输入这些细节还总漏，太他喵的麻烦了，今天试着用字节的 Trae 开了 Solo 模式，就用大白话描述了下测试需求，它直接自己拆步骤、写脚本，连参数校验、流程中断这些容易忽略的点都考虑到了，比我自己想的还周全。后来又用 Cursor 的智能体模式试了下，生成的脚本居然不用改就能直接运行，终端里实时出结果，省了好多调试功夫。以前觉得测试是个费时间的活，现在有这俩工具，输入需求等着就行。不用纠结语法对不对，不用怕漏测场景，AI 直接把全套流程扛下来，效率比手动高太多。真心觉得，现在做测试相关的工作，有 AI 帮忙真的太香了，基本不用自己多费劲儿，事儿还办得明明白白，而且他也会写好相关的注释，理解程序代码也很方便缺点就是后面如果我代码写得特别多，程序复杂起来以后AI解决问题能力就下降了，很可能的情况是你说的很明白了，但是AI就是找不到问题所在。不过，很多测试工作其实就是点点点，AI现在这么先进，我觉得可以直接开智能体模式，替代这部分的测试人员工作，  以后开发人员自己写好程序以后就可以直接自测了，自己写程序自己背锅，但有一些高级复杂的测试工作，AI暂时无法代替

前一段时间，买了gemini3，用着感觉还行，但是相比gpt5.2，总是少了一点感觉想了一下，我草！gemini3太机器人了，一点人情味没有 gemini3有点像冷酷傲娇的大小姐，说话惜字如金，但是会细细指导你。 dpsk就像是校内都市传说中的神秘少女，备受关注，时不时来个大的。 gpt5就像是活跃的体育系女子，有时像个笨蛋，有时候特别可靠。 gemini3还会画画，但是在网上戴了马甲。 sora2就像是无口忧郁无节操少女，想到什么画什么，也不说话。 豆包像奶龙。 大体的印象就是这样于是强迫gemini3，玩cosplay这样的回答就富有人情味了！怎么说呢，现在越来越依赖ai了，搜索引擎实在是...

我搞强化学习对着屏幕调了大半个月的参数，改奖励函数、调动作空间、换优化器，啥法子都试了个遍，可那训练曲线就是不收敛绝了。要么是平平无奇一条直线，要么是上蹿下跳跟蹦迪似的，完全没个收敛的迹象。明明照着论文里的步骤复现，甚至连超参数都扒得一模一样，结果人家的曲线平滑得像丝缎，我的却跟心电图似的跌宕起伏，乱八七遭。后来跟博士师兄吐槽，他一拍大腿说这玩意儿本来就带点玄学属性，有时候换个随机种子，曲线就能好看一大截，熬了好几个大夜，最后只能对着那乱糟糟的曲线叹气，合着之前的努力，主要看玄学运气

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