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龙图腾网获悉广州盈风网络科技有限公司申请的专利一种人工智能模型的极限测试方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119557215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411604123.6，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种人工智能模型的极限测试方法、系统、设备及介质是由郑苡琳设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能模型的极限测试方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人工智能模型的极限测试方法、系统、设备及介质，所述方法具体包括：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；基于测试用例集合，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；根据最优测试参数组合对人工智能模型进行自动化测试，生成模型测试结果；通过对模型测试结果进行分析，确定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，并通过模型测试报告对人工智能模型进行调优重测。本发明实现了游戏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。

本发明授权一种人工智能模型的极限测试方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：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： 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： 针对不同类型的游戏构建多个场景模板，形成场景模板库，所述场景模板包括若干个关键元素和若干个约束条件； 获取用户输入的边界条件数据，将所述边界条件数据和所述场景模板库的各个场景模板进行匹配，提取出若干个第一场景模板； 采用深度优先探索算法，遍历各个第一场景模板的关键元素和约束条件之间的组合方案，生成初始测试用例集合； 采用贪心算法对所述初始测试用例集合中的各个初始测试用例的覆盖率和差异性进行分析，获得目标测试用例集合； 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： 获取游戏项目需求数据和所述人工智能模型的特定要求数据，根据所述游戏项目需求数据和所述特定要求数据构建优化目标函数，所述优化目标函数包括模型推理速度、内存占用性能指标和资源消耗指标； 将所述测试用例集合划分为多个参数子空间，每个参数子空间代表一类相似的游戏场景； 在每个所述参数子空间内，采用模拟退火算法进行搜索优化，得到多个测试参数组合； 通过评估每个所述测试参数组合对应的模型推理速度、内存占用情况和资源消耗指标，判断是否满足所述优化目标函数的要求，若满足要求，则将该测试参数组合加入最优解集合，根据所述最优解集合获取最优测试参数组合； 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； 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。

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