中央网信办副主任，教育部高等学校网络空间安全专业教学指导委员会主任委员
待定
本课程聚焦大模型与 Agent 能力评测及质量保障前沿实践。课程详解 LLM 原理、Prompt 工程、RAG 及 Agent 设计模式，构建必备知识体系。重点剖析评测“道法术器”，涵盖流程、数据集、指标设计及基础设施架构。结合 AI 原生应用质量保障最佳实践，分享从测试到评测的转变策略及非确定性技术围栏。通过企业级案例（如智能客服、辅助编程），帮助学员掌握 AI 时代质量保障核心能力，应对大模型应用落地挑战。
随着AI的快速发展，代码生产成本越来越低，但是随之而来的是验证环节成本的增加。动态测试是验证环节的重要手段之一，尽管过去几十年学术界和工业界一直试图用自动化测试降低测试成本，但是在实践中很多团队在新需求迭代中依然大量依赖人工测试。我们将基于模型的测试引入到AI交付流程中，形成业务专家与测试专家双驱动，最终利用自动化测试实现增量功能和回归测试。
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