「少样本工业异常生成」共找到 413 篇相关文章
Anthropic 研究发现：仅需少量污染文档即可对 LLM 实施投毒
Anthropic的Alignment Science团队研究大语言模型训练投毒攻击，实验发现仅250条恶意样本就能植入“后门”，且模型越大攻击越易，还对微调数据集实验，引发讨论。
手撕、翻滚、暴力砸地！最「扛造」的灵巧手来了
4月17日智元合作伙伴大会上，临界点AGILINK发布三款新品，包括旗舰级工业绳驱灵巧手OmniHand 3 Ultra - T、普惠型耐造小手OmniHand 3 Lite和全面焕新的具身夹爪OmniPicker 3，各有优势且兼顾量产与开源。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算，发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标，导致异常，还给出GEMM Kernel性能分析建议。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
这家意大利公司想让机械臂飞上太空，在轨道上打印航天器
Caracol是意大利工业级增材制造公司，以机器人手臂为支撑，配合自研挤出头与软件生产工业部件。其产品能大幅缩短生产周期、降低成本，2025年融资、收购、扩产，还参与太空项目，探索具身智能。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等：关联函数学习：适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习（SFL）方法，通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式，实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库，误差 1%-5%，比 Kriging 法样本量减超 90%。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
开源真强大，不敢相信，太真实，揭秘8.3k star 开源神器 VoiceCraft 如何封神！！！
VoiceCraft 是多团队合作推出的零样本语音编辑与 TTS 开源项目。它能几秒克隆语音，实现编辑功能，支持零样本文本转语音，在真实场景音频中性能超 XTTS - v2、VALL‑E 等模型，解决了内容创作和编辑痛点。
“光靠人盯不住了”！拆解上万张晶圆，这家公司靠AI将芯片良率提升数个百分点
喆塔科技创始人赵文政称国内跑通AI的半导体工厂少，工业AI尚处发展阶段。喆塔将DeepSeek接入自研大模型，提升训练效率。还分享了团队实例，强调工业AI决胜点在行业知识。此外，介绍了喆塔切入AI领域的过程、应用成果、面临挑战及未来策略等。
陶哲轩最新演讲：数学正在进入“工业时代”
当地时间7月24日，菲尔兹奖得主陶哲轩在2026年国际数学家大会上发表演讲，指出AI参与数学研究，或使数学站在类似历史节点，研究方式和价值体系受挑战，还探讨了AI对数学研究各方面的影响及应对方向。