这是一篇关于人工智能驱动的多模态系统测试的论文，主要内容总结如下：

• 摘要：多模态系统的快速发展给软件测试带来新挑战，传统测试框架无法应对其动态交互和上下文依赖。人工智能驱动的测试自动化解决方案通过自动化测试场景生成、错误检测和持续性能监控，提供了有效的测试工作流程和多模型集成测试。本文全面回顾了用于多模态系统自动化测试的人工智能技术，以及处理多样化工具、场景生成框架、测试数据创建方法及其在持续集成管道中的作用。
• 引言：系统日益多模态，如虚拟助手等，传统测试技术难以满足其需求，人工智能测试自动化应运而生，以确保多模态系统的可扩展和可靠测试。
• 目标：研究旨在利用人工智能技术提升多模态系统评估标准，确保其效率、可靠性和适应性，提供实践和研究见解。
• 背景：多模态人工智能系统是将多种人工智能模型结合，具有更强大的任务处理能力，但传统测试方法不足以测试此类系统，需要下一代基于人工智能的测试方法。
• 单模态与多模态定义及差异：单模态系统专注于一种数据类型，多模态系统可同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等。
• 多模态系统测试挑战：包括多样的输入类型、复杂的集成、测试用例爆炸、动态行为、数据密集型测试和自我学习等方面的挑战。
• 人工智能驱动的多模态系统测试自动化技术：如自动生成多模态输入的测试用例、自我修复测试脚本、多模态数据增强、预测缺陷检测、自动化回归测试和视觉音频测试验证等。
• 案例研究：在虚拟助手、电子商务平台和医疗保健应用等多模态系统中应用人工智能驱动的测试自动化，确保系统各模态协同工作。
• 基于新兴人工智能/机器学习技术的多模态系统挑战：如训练数据可靠性和任务性能等方面的挑战。
• 人工智能在测试自动化各阶段的关键创新：在测试需求定义、测试计划、测试用例生成、测试执行和测试分析等阶段，利用人工智能工具如自然语言处理、功能化工具、Testim 等提升测试过程。
• 多模型人工智能集成测试：介绍标准化测试套件（STS）以更快速、可靠地测试多模态人工智能集成，避免传统测试方法的不足。
• 收益与限制：讨论了人工智能在测试自动化中的收益和限制。
• 结论：人工智能驱动的测试自动化解决方案改变了多模态系统的测试方式，提高了系统的效率、可靠性和适应性，对从业者和研究者都有重要价值。