刚发布的Claude 4.0 中邪了？也许是用心良苦
Claude 4.0 Sonnet Think发布了，我就想试试它的能力。
昨天，我抛给它3个问题，让它回答：
大模型越来越智能，测试领域小团队，是否还有必要去训练一个垂直领域来处理问题。
大规模自动化测试，图像推理成本、时间居高不下，在大模型快速发展的今天，未来几年是否有可能实现：大批量自动化测试中引入视觉大模型agent？
怎么科学客观的审视，当前团队的AI工程能力与业界的差距？你认为哪些工程能力是需要提前搭建落地或者做准备的，哪些是可以等行业有了更好的发展后再入局的？
你想想，它会怎么回答这个问题吗？按理说，这些问题和程序代码无关，但回答中，Claude 4.0却产生了很多代码，是不是中邪了？之前我写过一篇文章夸过Claude 4.0 Sonnet Think的优势依旧在代码生成上。但也不能像下面那样，代码无处不在。只能这样解释：Claude 4.0 Sonnet Think用心良苦，要培养整个地球人有程序思维能力，从而每个人可以昂首挺胸进入全球智能化的时代。
这也让我们认识到，我们所在的物理世界完全可以用代码来表示，即可以用代码表示万事万物，让我们真正进入一个数字化世界。
下面就展示这次奇妙之旅，看官，仔细看，还真有意思。
（注：垂直领域模型的价值空间包含了5个因素：领域专业性、数据规模、需求准确性、成本约束、竞争优势，而且分别给了权重：0.3、0.2、0.25、0.15、0.1，最后给出了量化评估结果）
具体建议策略
推荐训练垂直模型的场景：
高频刚需场景：团队有明确的高频使用场景，如每日数千条缺陷分析
强专业性要求：如金融、医疗等强合规领域，需要极高的专业准确性
独特业务价值：能形成显著竞争优势的差异化能力
某中型互联网公司的实践案例：
该公司测试团队（50人）面临选择，最终采用"通用模型+领域知识增强"策略：
投入：3个月，2名AI工程师
方案：GPT-4 + 内部测试知识库RAG + 专门Prompt模板
效果：准确率达到垂直模型85%的水平，但成本仅为1/10
结论：对大多数中小团队，这是性价比最优方案。
2. 视觉大模型在自动化测试中的发展前景
技术发展趋势分析
（返回成本降低因子、提效因子、项目灵活性）
技术突破的关键节点
2024-2026年：转折期
模型优化：专门的UI理解模型出现，推理效率提升10倍
硬件加速：专用AI芯片普及，推理成本下降80%
工程优化：批处理、缓存、增量处理等技术成熟
2026-2028年：普及期
成本临界点：视觉模型调用成本降至与传统自动化工具相当
准确率突破：UI理解准确率达到95%+，超过传统方法
生态成熟：完整的工具链和最佳实践建立
具体落地案例：某大厂的渐进式实践
字节跳动的视觉测试演进路径：
实际效果数据：
成本下降：通过优化策略，单次视觉测试成本从0.02元降至0.005元
效率提升：批处理模式下，平均处理时间从3秒降至0.8秒
覆盖度提升：传统自动化覆盖度65% → 视觉+传统混合覆盖度85%
未来3年发展预测
2025年：实用化元年
技术门槛：开源视觉大模型达到商用水准
成本水平：大规模使用的边际成本接受度临界点
工具生态：成熟的视觉测试框架和工具链
2026-2027年：大规模普及
标准化：行业标准的视觉测试协议和规范
平台化：云原生的视觉测试服务大规模商用
智能化：自适应的视觉测试策略和自动优化
3. AI工程能力评估与发展策略
科学评估框架
多维度能力评估模型：
行业基准对比
技术能力分层标准：
能力建设的优先级策略
立即投入建设的核心能力：
数据工程基础设施
MLOps基础能力
可以等待行业成熟后再投入的领域：
自研大模型训练
具体实施建议
18个月能力建设路线图：
风险评估与应对策略
技术风险管控：
总结建议：
垂直模型训练：中小团队优先考虑"通用模型+增强"策略，大团队可考虑垂直模型
视觉大模型：2025年开始小规模试点，2026-2027年考虑大规模应用
能力建设：优先投入数据工程和MLOps基础设施，暂缓大模型训练等高投入项目
关键是要根据团队实际情况制定渐进式的发展策略，既不能过于保守错失机会，也不能过度激进造成资源浪费。