标签：软件测试

共 2 篇文章

• Lean 编译通过不等于证明正确：Navier-Stokes 自动形式化“翻译失真”深度解读，及其对软件测试全自动化的启示 2026-10-31

  深度解读 arXiv:2610.08144《Navier-Stokes lost in translation》：为什么 AI 把自然语言证明翻译成 Lean 并编译通过，仍不能保证原证明正确；OpenAI Navier-Stokes 爆破证明中的两类翻译失真、比停机问题更难的歧义消解、Meta 教科书形式化事件，以及这些结论对软件测试全自动化、AI 生成测试和形式化验证的直接启示。

• 生成式 AI 能全部替代传统软件测试吗？——偏差放大、代码膨胀与关键基础设施的验证之道 2026-10-28

  生成式 AI 不能全部替代软件测试，但会重构测试。本文梳理传统测试未解难题，用 Knight-Leveson 实验、LLM 断言与自评研究说明“AI 测 AI”为何放大同源偏差，结合 GitClear、DORA、Google 变异测试与形式化验证给出应对代码膨胀的办法，并依据 DO-178C/DO-330 与 CrowdStrike 事故，回答关键基础设施该怎么测、能否全盘生成代码。