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首先,还有一个值得指出的特定故障模式。当AI改变了实现行为,并更新了数百个测试用例以匹配新行为时,问题就从“这段代码正确吗?”转变为“所有这些测试变更都是必要的吗?我的测试覆盖足够全面,能捕捉到我未考虑到的情况吗?”。测试无法回答这个问题。唯有理解力可以。
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此外,前沿工作负载往往难以预测:大规模的训练任务之后,可能是周期性的推理阶段,其间穿插着闲置期,情况复杂多变。单个团队很难高效地规划资源。他们常常不得不为峰值需求过度配置,而在低谷期造成浪费。他们也缺乏专用的多租户架构和规模优势,以优化任务调度。
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