研究人员开发了一种两阶段视觉语言模型，以提高半导体光刻图像中缺陷检测的准确性。第一阶段使用经过微调的Qwen3-VL模型来识别缺陷的数量、类别和位置。第二阶段通过学习第一阶段的错误来精炼这些初步预测，从而增强整体缺陷推理能力。 AI
影响 引入了一种新颖的视觉语言模型两阶段精炼方法，有望提高在缺陷检测等专业工业应用中的准确性。
排序理由 详细介绍新模型架构和训练方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2606.08908v1 Announce Type: cross Abstract: Semiconductor lithography inspection requires reliable detection of small pattern defects such as bridge, burr, pinch, and contamination. In this study, we propose a two-stage vision-language framework that combines initial defect…