研究人员开发了SABLE，这是一个旨在使大型语言模型（LLM）在工业电子设计自动化（EDA）流程中优化模拟电路，同时不损害敏感知识产权的框架。SABLE作为一个闭环系统运行，与Cadence Virtuoso、Maestro和Spectre等工具进行交互。它确保只有经过清理的拓扑信息、性能指标和操作摘要被返回给LLM，从而保持NDA安全边界。该框架在两项任务上进行了测试：一项是20 GHz LC-VCO调谐曲线优化，另一项是二级运算放大器优化，多个LLM检查点在指定的迭代次数内成功完成了任务。 AI
影响 使LLM能够在不暴露专有设计数据的情况下优化敏感的模拟电路，从而可能加速工业EDA流程。
排序理由 该项目是一篇研究论文，详细介绍了一个用于LLM驱动电路优化的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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