待验证80% 置信事实时间未知
候选人所在团队使用基于DeepSeek底层模型的内部平台生成测试用例，使用了Harness体系，通过Skills和Rules来约束大模型输出
1
来源数
80%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/5/31
首次发现
有效期至：2026/8/29
来源
6年测试工程师模拟面试复盘：三大致命问题及改进方法
bilibili软件测试黄老师
涉及实体
相关事实
待验证DeepSeek++的Skill系统支持配置模型选择、手动/自动模式、是否联网、深度思考模式等参数76% 相似待验证DeepSeek开源了训练好的模型权重、训练数据配方和技术报告74% 相似待验证DeepSeek的MTP基础版本草稿模型在主模型训练时协同优化，使草稿模型输出分布对齐目标模型，区别于事后蒸馏方案73% 相似待验证缩放定律表明模型在特定任务上的表现与训练数据量、模型参数量和计算量之间存在幂律关系，OpenAI、DeepMind等机构的研究支持这一发现72% 相似待验证DeepSpec集成三大主流Draft Model算法、九个Hugging Face预训练Checkpoint和九个评测基准72% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/5560API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/5560MCP
get_claim(id=5560)