Agentic RAG for Software Testing with Hybrid Vector-Graph and Multi-Agent Orchestration
我们提出了一种使用代理检索增强生成 (RAG) 系统来创建质量工程 (QE) 工件的软件测试自动化方法。我们将自主人工智能代理与混合矢量图知识系统相结合，以自动生成测试计划、案例和 QE 指标。我们的方法通过利用 Gemini 和 Mistral 等法学硕士、多代理编排和增强的情境化来解决传统软件测试的局限性。该系统的准确度显着提高，从 65% 提高到 94.8%，同时确保整个文档的全面可追溯性……
RATTENTION: Towards the Minimal Sliding Window Size in Local-Global Attention Models
局部全球注意模型最近已成为标准变压器的引人注目的替代方案，有望提高训练和推理效率。但是，窗口尺寸的关键选择给出了帕累托的权衡：较大的窗户保持性能类似于全部关注，但在短上下文的情况下提供了最小的效率提高，而较小的窗户可以导致性能退化。当前的模型（例如Gemma2和Mistral）采用了保守的窗户尺寸（例如，在8192预算后的长度中4096）来保持性能。这项工作调查了……
