【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种人工智能模型的极限测试方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着人工智能(ai)技术的迅猛发展，特别是大型语言模型(如claude、gpt-4)和图像处理模型(如haiper)的广泛应用，游戏研发行业正经历着前所未有的变革。这些先进的ai模型被集成到游戏客服系统、翻译平台、美术图像生成等多个自研系统中，极大地提升了游戏开发、运营及用户体验的效率和质量。它们不仅能够处理复杂的自然语言交互，生成高质量的图像内容，还能实现多语言无缝翻译，为全球化游戏市场提供了强有力的支持。
2、然而，尽管这些ai模型在标准测试环境下展现出了卓越的性能，但在面对极端或边界条件时，其稳定性和可靠性却面临严峻挑战。游戏环境复杂多变，玩家行为难以预测，这些极端条件可能包括高并发请求、异常输入、资源受限等场景，这些都对ai模型的鲁棒性提出了更高要求。
3、当前，针对ai模型的边界测试主要依赖于人工设计测试用例，这种方法不仅耗时费力，而且难以全面覆盖所有可能的极端情况，导致测试效率低下且容易遗漏重要问题。此外，随着游戏版本的迭代更新，新的边界条件不断涌现，传统的手动测试方法难以跟上这一变化速度，进一步加剧了测试工作的难度和复杂性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种人工智能模型的极限测试方法、系统、设备及介质，实现了游戏ai模型测试的全流程自动化和智能化，显著提升了测试效率和模型质量，为游戏产品的稳定性和用户体验提供了有力保障，以解决上述现有
2、第一方面，本专利技术提供了一种人工智能模型的极限测试方法，所述方法具体包括：
3、针对不同类型的游戏构建多个场景模板，根据用户输入的边界条件，通过组合和变换各个场景模板生成测试用例集合；
4、基于所述测试用例集合，根据预设的优化目标函数，采用启发式搜索算法确定满足人工智能模型的最优测试参数组合；
5、根据所述最优测试参数组合对所述人工智能模型进行自动化测试，生成模型测试结果，同时通过部署游戏数据采集组件监控所述人工智能模型在自动化测试的过程中的运行状态；
6、通过对所述模型测试结果进行分析，确定所述人工智能模型在边界条件下的性能表现，生成模型测试报告，并通过所述模型测试报告对所述人工智能模型进行调优重测。
7、第二方面，本专利技术提供了一种人工智能模型的极限测试系统，所述系统具体包括：
8、第一测试模块，用于针对不同类型的游戏构建多个场景模板，根据用户输入的边界条件，通过组合和变换各个场景模板生成测试用例集合；
9、第二测试模块，用于基于所述测试用例集合，根据预设的优化目标函数，采用启发式搜索算法确定满足人工智能模型的最优测试参数组合；
10、第三测试模块，用于根据所述最优测试参数组合对所述人工智能模型进行自动化测试，生成模型测试结果，同时通过部署游戏数据采集组件监控所述人工智能模型在自动化测试的过程中的运行状态；
11、第四测试模块，用于通过对所述模型测试结果进行分析，确定所述人工智能模型在边界条件下的性能表现，生成模型测试报告，并通过所述模型测试报告对所述人工智能模型进行调优重测。
12、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器及存储在存储器上的计算机程序，当所述计算机程序在处理器上被执行时，实现如上述方法中任一项所述的人工智能模型的极限测试方法。
13、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如上述方法中任一项所述的人工智能模型的极限测试方法。
14、与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果的至少之一：
15、1、本专利技术实现了游戏ai模型测试的全流程自动化和智能化，显著提升了测试效率和模型质量，为游戏产品的稳定性和用户体验提供了有力保障。
16、2、本专利技术能够自动生成多样化的测试用例，全面覆盖并测试ai模型在极端条件下的稳定性和性能，不仅能够显著提升测试效率和质量，还能有效保障游戏系统的可靠性和安全性，为玩家提供更加稳定、流畅的游戏体验。
17、3、本专利技术为游戏研发行业提供了一种高效、全面的ai模型极限测试方法，有助于提升游戏系统的可靠性和安全性，推动ai技术在游戏领域的深入应用和发展。
18、4、本专利技术自动化生成测试用例，减少人工干预，显著缩短测试周期。
19、5、本专利技术通过组合和变换场景模板，生成多样化的测试用例，全面覆盖可能的极端情况。
20、6、本专利技术基于启发式搜索算法确定最优测试参数组合，确保测试效果最大化。
21、7、本专利技术部署游戏数据采集组件，实时监控ai模型运行状态，并根据测试结果进行调优重测，提升模型性能。
22、8、本专利技术结合玩家画像数据和深度强化学习算法，对ai模型进行个性化优化调整，提升用户体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种人工智能模型的极限测试方法，其特征在于，所述方法具体包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对不同类型的游戏构建多个场景模板，根据用户输入的边界条件，通过组合和变换各个场景模板生成测试用例集合，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述测试用例集合，根据预设的优化目标函数，采用启发式搜索算法确定满足人工智能模型的最优测试参数组合，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述最优解集合获取最优测试参数组合，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最优测试参数组合对所述人工智能模型进行自动化测试，生成模型测试结果，具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述模型测试报告对所述人工智能模型进行调优重测，具体包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种人工智能模型的极限测试系统，其特征在于，所述系统具体包括：
9.一种计算机设备，其特
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的人工智能模型的极限测试方法。
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能模型的极限测试方法，其特征在于，所述方法具体包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对不同类型的游戏构建多个场景模板，根据用户输入的边界条件，通过组合和变换各个场景模板生成测试用例集合，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述测试用例集合，根据预设的优化目标函数，采用启发式搜索算法确定满足人工智能模型的最优测试参数组合，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述最优解集合获取最优测试参数组合，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最优测试参数组合对所述人工智能模型进行自动化测试，生成模型测试结果，...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑苡琳，
申请(专利权)人：广州盈风网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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