「少样本工业异常生成」共找到 413 篇相关文章
一个模型场景通吃！它石智航AWE3.7的泛化能力有点狠
长期以来，机器人系统多依赖专有模型，场景变化时需重新训练。如今具身智能步入下半场，它石智航通用具身大模型AWE3.7用同一颗“具身大脑”贯通多场景，回应了通用泛化命题。
百年钢城 智启新程！两场机器人赛事在首钢园举办
8月1日，第二十八届中国机器人及人工智能大赛人形机器人专项赛全国决赛、2026赛季Robotex世界机器人大会京津冀选拔赛在首钢园举办，展现从工业锈带到创新高地的转型，推动了产学研合作与青少年科创培养。
Demo的高估值时代结束了，具身智能开始按生产力重新算账
WAIC后具身智能进入冷静期，融资热但投资人关注点转变。过去‘PPT估值、Demo定价’，如今按生产力算账。分析了高估值由来、发展路径类似大模型，还给出衡量企业的四把尺子，并以酷哇科技为例说明。
最近 AI 前端这块，我先做了个盘点：截图、Figma、MCP、Skills
文章盘点了AI前端相关内容，介绍Skills各指导层及执行增强层、样本资产层特点，还分析AGENTS.md、DESIGN.md等6种事物争夺AI前端中间层解释权的情况，指出不同介质切分链条不同截面。
2.4K Star！小米最新开源！覆盖600+语种的语音克隆TTS，40倍实时合成速度！
小米k2 - fsa团队开源OmniVoice，这是支持600 + 语种的零样本语音克隆TTS模型，性能超ElevenLabs v2和MiniMax等标杆，RTF低至0.025，合成速度快40倍，还支持声音设计等功能。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
浙大联手字节：开源大规模指令跟随视频编辑数据集OpenVE-3M
浙江大学与字节跳动合作，提出大规模指令跟随视频编辑数据集 OpenVE-3M，有 3M 样本对。还提出数据构造管线、编辑模型 OpenVE-Edit 及评测集 OpenVE-Bench，小参数量下超越现有开源模型。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token，竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注，但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题，消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关，其目标函数存在长度和难度偏置，长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。