智现未来【大模型应用系列】③：晶圆缺陷检测的“火眼金睛”
01
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。
02
追光大模型，新一代智能缺陷识别ADC落地某晶圆大厂
大模型的技术应用，为半导体缺陷识别带来新的解决思路。与现有的AI-ADC产品相比，大模型的卓越表现在多模态能力。
多模态，整合不同的数据形态（如图像、声音、文本等），提供了关于同一实体或缺陷的不同视角的多维矩阵分析。无需大量标注数据集，即可通过对比学习动态地创建新的分类器，对新的图像进行分类和识别，相较于现有的图像分类技术，具备更好的应用灵活性和准确性。
此外，多模态大模型，在多模态任务上具备卓越的性能，综合分析生产过程中的多种数据类型，为缺陷理解和分析提供更全面的视角；凭借其强大的泛化能力，可以在不同分辨率下进行视觉定位，为缺陷识别提供了新的可能性，还可以跨模态整合关键数据，提供更全面的质量评估和缺陷识别。
智现未来研创了多模态大模型技术，推出智能缺陷识别ADC应用产品，同步落地到了多个晶圆FAB大厂，准确率96%左右（最低90%），实现效率与准确性双重革新，获得客户的一致认可与肯定。
03
小智秘诀：有数据，更懂数据
智现未来智能缺陷识别ADC技术的卓越表现，得益于其背后强大的大模型能力，这一能力植根于以下几个关键因素：
1. 有数据
智现未来的产品力根植于其深厚的行业基因。20余年的行业深耕，让智现未来对半导体工业流程和工艺特点有着深入的理解，更积累了丰富的半导体领域专业知识、标准、规范、文档和图片等高质量数据集，这些数据集为大模型的预训练提供了坚实的基础。毫无疑问，高质量数据是大模型的基石，其准确性和多样性也直接决定了AI产品的最终效果。
2. 更懂数据
半导体领域，数据间的关联性和复杂性极高，智现未来不仅懂得如何收集数据和发挥数据的决策潜力，更擅长对训练数据进行精细的清洗、预处理和校验，确保了模型训练时数据的准确性和一致性。这种对数据深刻的理解和有效运用，是构建高性能工业大模型及其应用的关键。
以智能缺陷识别应用为例，智现未来将收集到的可用的数据用于模型迭代训练或推理参考，有针对性地提升模型的图像语义信息处理能力，提高了大模型识别和描述半导体制造过程中的缺陷的准确性和效率，帮助工程师快速识别和纠正问题，显著提升生产效率和产品质量。
智现未来智能缺陷识别ADC技术的不凡表现，是高质量数据和强大的数据处理能力完美融合的结果。正是这种全方位的专业能力，让智现未来的AI产品在半导体领域焕发出不一样的光彩。