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本文提出一个框架，将表格基础模型应用于工业时间序列的预测与健康管理，在多个PHM任务上展示了强大的性能和高效的数据利用率。
DMAIC-IAD 是一个多智能体大语言模型系统，其设计灵感来源于 DMAIC 质量管理框架，专为工业异常检测而构建。该系统采用"先规划、后判断"的方法，通过标准化操作流程制定检测策略，并利用无需执行的裁判模型对策略进行排序，在四种数据模态上相较于智能体基线实现了 37.76% 的性能提升。
NVIDIA 发布工厂运营蓝图 (FOX)，这是一项参考设计，用于构建能够集成实时数据、自动化模型训练并编排专用代理的自主工厂管理 AI 代理，已获多家主要制造商早期采用。
本文介绍了一个用于工业检测中持续异常检测的统一基准，解决了不现实的评估和边缘部署约束问题，并提出了DINOSaur，一种无需训练的方法，在边缘硬件上以零遗忘和低于100毫秒的推理速度优于现有方法。
本文提出MODIAD，一种面向多模态在线分布式工业异常检测的框架，通过多类智能调度问题和资源高效类级低秩自适应（REC-LoRA）策略解决资源约束问题。在MVTec 3D-AD和Eyecandies数据集上的实验展示了卓越的性能和效率。
Mistral AI 收购 Emmi AI，旨在打造工业工程领域领先的AI技术栈，通过整合Mistral平台与Emmi的物理AI模型，加速能源、汽车和航空航天等行业的仿真与工程工作流程。
本文介绍了 IndustryBench，这是一个针对中文工业采购问答的大语言模型基准测试，以国家标准为参照评估模型表现，突显了安全合规方面的差距。研究揭示，在考虑安全违规的情况下，扩展推理往往会导致安全调整后的评分降低，并改变模型的排名。
MachinaCheck 是一个构建于 AMD MI300X 硬件之上的多智能体 AI 系统，它利用 Qwen 2.5 7B 模型，实现了对 STEP 文件的 CNC 可制造性分析的自动化。
NVIDIA 及其合作伙伴正在 2026 年汉诺威工博会上展示 AI 驱动的制造解决方案，包括主权 AI 基础设施和数字孪生。