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EvoApproxLib
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LLM驱动的协同进化算法设计优化的近似乘法器
研究人员开发了一种新颖的协同进化算法，该算法使用大型语言模型（LLM）来设计用于电路近似的近似乘法器。该方法无需领域特定的LLM训练即可自动化优化过程。该算法同时进化候选电路和提示模板，以指导LLM的修改，从而在各种设计目标上实现比现有优化库更好的误差-面积权衡。
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遗传编程使用Transformer变异进行电路设计
研究人员开发了一种使用遗传编程的新方法来设计近似算术电路，该方法通过基于Transformer的变异算子进行增强。这种混合方法旨在通过整合标准的变异算子和新颖的基于Transformer的变异算子来克服进化设计过程中的停滞。该系统在代表近似乘法器的遗传编程染色体的大型数据集上进行了训练，并已证明与现有的最先进库相比，能够实现更好的误差和性能权衡。