因生成式路线有自身的优势，如参数量大存在智能涌现具有更强的推理能力，允许输入的token量不断增加可减少对切片清洗的依赖，可与修复一起结合等，我们预判在缺陷检测场景生成式是个趋势，接下来我们将继续优化，不断尝试prompt和微调，通过更合适的引导，更好的激发模型的潜力，从而提升生成式方法在检测场景的效果。3...
因生成式路线有自身的优势,如参数量大存在智能涌现具有更强的推理能力,允许输入的token量不断增加可减少对切片清洗的依赖,可与修复一起结合等,我们预判在缺陷检测场景生成式是个趋势,接下来我们将继续优化,不断尝试prompt和微调,通过更合适的引导,更好的激发模型的潜力,从而提升生成式方法在检测场景的效果。 3.2 采...
相比现有技术,AutoDetect 能够对模型的缺陷进行针对性、高效的搜索,在 GPT-3.5、 Claude-3-sonnet 等多个主流模型上有着高于 30% 的缺陷检测成功率。 除此之外,AutoDetect 框架还可以帮助提升模型性能,通过从自动发掘的缺陷中学习,可以让 LLM 在多个任务上产生 10% 左右的性能提升。 论文: https://arxiv.org/...
因生成式路线有自身的优势,如参数量大存在智能涌现具有更强的推理能力,允许输入的token量不断增加可减少对切片清洗的依赖,可与修复一起结合等,我们预判在缺陷检测场景生成式是个趋势,接下来我们将继续优化,不断尝试prompt和微调,通过更合适的引导,更好的激发模型的潜力,从而提升生成式方法在检测场景的效果。 3.2 采...
2、实际落地效果:2023Q2 C++空指针场景已覆盖1100+模块,修复问题数662个,相比规则型静态代码扫描召回占比26.9%,增量召回484个,重合度26.8%,初步证明AI的召回能力,打开了大模型做代码缺陷检测的大门,同时也验证大模型具备传统规则的扩召回、低成本的优势,可形成标记+训练+检测的自闭环。
在缺陷检测方面，AI大模型视觉缺陷检测系统具有很强的适应性，可以应用于众多高精尖产品的生产质检上，例如半导体、相机镜片、医疗器械等等。正如虚数科技使用AI大模型机器视觉缺陷检测技术，针对医疗器械生产质检开发的医用级DLIA视觉检测设备。使用DLIA设备对精密的医疗仪器部件进行检测，可以确保其符合医疗级别的严格安全质量...
大语言模型(LLM)的一丝缺陷,可能会直接导致实际部署生产中的严重隐患。 尽管 LLM 的功能越来越强大,但它们仍然存在不易察觉的缺陷,比如在执行指令或编码任务时出现错误。因此,系统地识别并解决 LLM 的缺陷,…
缺陷识别之困 半导体晶圆制造过程中,由于工艺复杂性,会产生大量的缺陷,这些缺陷严重影响着芯片的性能和可靠性。随着集成电路向更小尺寸发展,对缺陷识别检测的精度和效率要求也越来越高。然而传统的检测方法存在高度依赖人工、缺乏高质缺陷样本积累、检测效率低等问题,亟需新技术的创新性应用破局。
基于AI的代码缺陷检测能力可以集成进入code管理平台,每次代码提交,展示可能存在的代码缺陷,阻塞合入,并采集研发人员的反馈,便于模型迭代。 GEEK TALK 05 收益和展望 5.1 收益 通过理论和实践证明,让计算机自主学习程序语言并完成缺陷检测任务具有一定可行性。
2、实际落地效果:2023Q2 C++空指针场景已覆盖1100+模块,修复问题数662个,相比规则型静态代码扫描召回占比26.9%,增量召回484个,重合度26.8%,初步证明AI的召回能力,打开了大模型做代码缺陷检测的大门,同时也验证大模型具备传统规则的扩召回、低成本的优势,可形成标记+训练+检测的自闭环。