（来源：上观新闻）
从更宏🍍观的角度来看，这🛐项研究揭示了🎇🦍AI发展过程🏺🏚中的一个重要🎦趋势：简单粗暴的📯🥘性能指标已经不🗑足以指导🎻技术发展，▶我们需要更精细、🌁更全面🕞的评估体💎😾系🕛。但转型的代价显🎀而易见：短期节奏🇨🇼放缓、人*️⃣🇱🇷才压力增大🇸🇧📧、竞争力🇫🇯暂缓🌌🐾。为了让这些发💼💢现更具实用🚡价值，研🥫究团队还🇦🇹🤣开发了一套🍱完整的🕯🇹🇰评估框架😆🐽，并计划👈开源给学术界和🥋工业界🇸🇸使用🏴📯。不过，如果单🕖元测试套🚵♀️件实现👩✈️得当，并且测试对😗📦象是依赖🧥关系极少或完全没🔝👨🚒有依赖关系📳☪的小单元，那💉🥡么它们的运行速👨⚕️➿度将非常😯🖲快🥩🌄。我会好好思🇨🇬考怎么利用🎬它，而不是拒之千9️⃣🎇里之外🦢。回归故障可能表现🤟如下（🤮🎶这是我在🗺🌓撰写本文时发现的💅🏘）：在覆盖我们❎👴欧洲大的无人区高清免费产品线中某类设备💵的端到端测试中🎊，原本出现🎀的一些低级别🌙不稳定性，突〰🌚然被回归故🧩📊障的明确特📡🇦🇸征所取👿代： 图 2：📪回归特征🎛😸 从这个视图🇷🇸可以看🙅♂️💇出，回归问题显🏚♦而易见💟⏸。
在这里，✌维修工人要连🇮🇷🇹🇱续作业几周，🇨🇫🧁让飞机走完生命的🇦🇴最后一程♉🤥。工程师要依🇰🇭据每架飞机的随📡机档案、维修记录🆔👨🔬和部件编码🤸♂️🔱，评估其潜在🧑价值，👩并量身🙄定做每架飞机的专🐐属拆解💲🈳方案🇧🇲🇨🇿。若要在实际的嵌🍰🔍入式系统🥂上测试算法🇱🇰♋处理的所👮♀️🔊有边界情况，那🇧🇬📣就太疯🇻🇺😩狂了；相比🇨🇨之下，使🕜用单元测试框架🏎🥘并模拟来自☃传感器🇹🇿🚏的所有👬🛳可能的输入，仅测🔑🎿试算法在每🚇种情况下的决策过🌋⏺程，这种🇹🇰做法要简☕📝单得多、可靠⛅🤕得多，最重要🥨的是，速度也快🕤得多🤳。
