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社区探讨针对大模型构建后端复杂场景的“屎山测试”设想
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AI 综述
2026年10月24日，社区展开关于为大模型建立“屎山测试”的设想讨论，旨在弥补“鹈鹕测试”考查范围偏窄的局限，直观评测模型在后端复杂场景下的表现。初步设想征集 C#、Java、Python 等语言项目的疑难 bug 并提供最小复现环境，同时引入工具调用限制与动态维护机制。针对深层调试需耗费大量 token 以及过度依赖 AI 智能体的问题，讨论提出可通过设置得分探针和梯度用例来降低评测成本。
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最新进展10月24日 01:11
社区探讨为大模型建立“屎山测试”，拟通过征集疑难bug复现环境与设置梯度用例评测后端复杂场景。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月24日
- LINUX DO 最新L站有鹈鹕测试，有没有屎山测试
社区讨论针对大模型建立“屎山测试”的设想，旨在弥补“鹈鹕测试”考查范围偏窄的不足，直观评测后端复杂场景。初步设想征集 C#、Java、Python 等项目的疑难 bug 并提供最小复现环境，引入工具调用限制与动态维护机制。针对深层调试耗费大量 token 与依赖 AI 智能体的问题，可通过设置得分探针和梯度用例降低成本。
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