論文の概要: BugBlitz-AI: An Intelligent QA Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04356v1
• Date: Fri, 17 May 2024 11:09:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 14:05:12.682471
• Title: BugBlitz-AI: An Intelligent QA Assistant
• Title（参考訳）: BugBlitz-AI: インテリジェントQAアシスタント
• Authors: Yi Yao, Jun Wang, Yabai Hu, Lifeng Wang, Yi Zhou, Jack Chen, Xuming Gai, Zhenming Wang, Wenjun Liu,
• Abstract要約: BugBlitz-AIは、エンドツーエンドのテスト自動化を強化するために設計されたAIベースのバリデーションツールキットである。 BugBlitz-AIは、手作業による結果分析とレポート生成の時間集約的なタスクを削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.896793022928048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evolution of software testing from manual to automated methods has significantly influenced quality assurance (QA) practices. However, challenges persist in post-execution phases, particularly in result analysis and reporting. Traditional post-execution validation phases require manual intervention for result analysis and report generation, leading to inefficiencies and potential development cycle delays. This paper introduces BugBlitz-AI, an AI-powered validation toolkit designed to enhance end-to-end test automation by automating result analysis and bug reporting processes. BugBlitz-AI leverages recent advancements in artificial intelligence to reduce the time-intensive tasks of manual result analysis and report generation, allowing QA teams to focus more on crucial aspects of product quality. By adopting BugBlitz-AI, organizations can advance automated testing practices and integrate AI into QA processes, ensuring higher product quality and faster time-to-market. The paper outlines BugBlitz-AI's architecture, discusses related work, details its quality enhancement strategies, and presents results demonstrating its effectiveness in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 手動から自動化メソッドへのソフトウェアテストの進化は品質保証(QA)の実践に大きな影響を与えました。 しかしながら、課題は実行後のフェーズ、特に結果分析とレポートで継続する。 従来の実行後検証フェーズでは、結果分析とレポート生成に手動で介入する必要があるため、非効率性と潜在的な開発サイクルの遅延につながる。 本稿では、結果分析とバグ報告プロセスを自動化することで、エンドツーエンドのテスト自動化を向上するAIを利用した検証ツールキットであるBugBlitz-AIを紹介する。 BugBlitz-AIは、人工知能の最近の進歩を活用して、手作業による結果分析とレポート生成の時間集約的なタスクを削減し、QAチームは製品品質の重要な側面をより重視することができる。 BugBlitz-AIを採用することで、組織は自動テストプラクティスを前進させ、AIをQAプロセスに統合し、より高い製品品質と市場投入時間を確保することができる。 この記事では、BugBlitz-AIのアーキテクチャの概要、関連する作業の議論、品質向上戦略の詳細、実世界のシナリオにおけるその効果を示す結果について述べる。

関連論文リスト

• AutoPT: How Far Are We from the End2End Automated Web Penetration Testing? [54.65079443902714]
  LLMによって駆動されるPSMの原理に基づく自動浸透試験エージェントであるAutoPTを紹介する。 以上の結果から, AutoPT は GPT-4o ミニモデル上でのベースラインフレームワーク ReAct よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T13:24:30Z)
• The Future of Software Testing: AI-Powered Test Case Generation and Validation [0.0]
  本稿では、テストケースの生成と検証を改善する上で、AIが持つ変革の可能性について考察する。 テストプロセスの効率性、正確性、スケーラビリティを高める能力に重点を置いている。 また、高品質なトレーニングデータの必要性など、テストにAIを適用する際の重要な課題にも対処している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T17:12:40Z)
• The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Software Testing [0.14896196009851972]
  人工知能(AI)と機械学習(ML)は様々な産業に大きな影響を与えている。 ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)の重要な部分であるソフトウェアテストは、ソフトウェア製品の品質と信頼性を保証する。 本稿では、既存の文献をレビューし、現在のツールや技術を分析し、ケーススタディを提示することで、ソフトウェアテストにおけるAIとMLの役割について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T13:25:13Z)
• Leveraging Large Language Models for Efficient Failure Analysis in Game Development [47.618236610219554]
  本稿では,テストの失敗の原因となるコードの変更を自動的に識別する手法を提案する。 このメソッドは、LLM(Large Language Models)を利用して、エラーメッセージと対応するコード変更を関連付ける。 当社のアプローチは新たに作成したデータセットで71%の精度に達しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T09:21:50Z)
• GAIA: Rethinking Action Quality Assessment for AI-Generated Videos [56.047773400426486]
  アクション品質アセスメント(AQA)アルゴリズムは、主に実際の特定のシナリオからのアクションに焦点を当て、規範的なアクション機能で事前訓練されている。 我々は,新たな因果推論の観点から大規模主観評価を行うことにより,GAIAを構築した。 その結果、従来のAQA手法、最近のT2Vベンチマークにおけるアクション関連指標、メインストリームビデオ品質手法は、それぞれ0.454、0.191、0.519のSRCCで性能が良くないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T08:18:07Z)
• Adaptation of XAI to Auto-tuning for Numerical Libraries [0.0]
  説明可能なAI(XAI)技術は、AIモデル開発の合理化と、ユーザへのAI出力の説明の負担軽減を目的として、注目を集めている。 本研究は,2つの異なるプロセスに統合されたAIモデルのXAIに着目し,数値計算を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T09:00:56Z)
• Explainable Artificial Intelligence Techniques for Accurate Fault Detection and Diagnosis: A Review [0.0]
  この文脈でeXplainable AI(XAI)ツールとテクニックをレビューする。 私たちは、AI決定を透明にする彼らの役割、特に人間が関与する重要なシナリオに重点を置いています。 モデル性能と説明可能性のバランスをとることを目的とした,現在の限界と今後の研究について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T17:49:38Z)
• The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing Workflows [55.2480439325792]
  本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。 この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T01:45:14Z)
• AutoAct: Automatic Agent Learning from Scratch for QA via Self-Planning [54.47116888545878]
  AutoActはQAのための自動エージェント学習フレームワークである。 大規模アノテートデータやクローズドソースモデルからの合成計画軌道は依存していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T16:57:24Z)
• SUPERNOVA: Automating Test Selection and Defect Prevention in AAA Video Games Using Risk Based Testing and Machine Learning [62.997667081978825]
  従来の手法では、成長するソフトウェアシステムではスケールできないため、ビデオゲームのテストはますます難しいタスクになります。 自動化ハブとして機能しながら,テスト選択と欠陥防止を行うシステム SUPERNOVA を提案する。 この直接的な影響は、未公表のスポーツゲームタイトルの55%以上のテスト時間を減らすことが観察されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T00:47:46Z)
• On Introducing Automatic Test Case Generation in Practice: A Success Story and Lessons Learned [7.717446055777458]
  本稿では,中規模企業におけるシステムテストスイートの自動生成技術の導入経験について報告する。 自動テストケース生成を導入する際に直面する技術的および組織的障害について説明する。 弊社が開発したテストケースジェネレータ ABT2.0 を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-28T11:31:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。