工业大模型赋能新型工业化的路径探索
例如在印刷电路板的缺陷检测中,通用视觉大模型可以凭借强泛化能力,在不依赖工厂样本数据和本地化训练的情况下,直接对原始图像进行像素级分割,再配合简单的规则,实现对短路、焊桥、开路等瑕疵的识别,从而规避本地化训练调参带来的数据获取难、训练调参慢等问题,并可快速适配到不同批次、不同型号的其他电路板检测中,实现柔性生产。同时,大模型自身就可以对不同格式、不同来源的数据进行快速整理分类,辅助制作微调训练的数据集,降低人工整理数据的成本,实现数据和模型的良性互动。三是缺少工业大模型的应用性能、测试评估等机制。
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