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FlyBack
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AI框架可自动根据自然语言合成电力电子原理图
研究人员开发了一个新颖的框架，可根据自然语言规范自动创建电力电子原理图。该系统解决了独立大型语言模型（LLMs）在工程设计中存在的局限性，这些局限性常常导致不准确和组件不匹配。提出的有界双循环自动化原理图合成框架集成了多个阶段，包括需求解析、各种功率转换器拓扑的知识驱动合成，以及通过分销商API和数据表进行验证的组件选择。它还结合了使用Ngspice的闭环仿真验证，并生成可编辑的KiCad原理图和制造交付物，与基线LLM相比，显著提高…
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LightGBM 特征重要性陷阱导致预测变差
一位机器学习工程师在开发定价引擎时遇到了 LightGBM 的一个常见陷阱。尽管一个为定价动态设计的特征被列为最重要的特征，但其性能并未在新数据上泛化。消融测试表明，该特征是从不可约的标签方差中学习，而不是从真正的预测信号中学习，从而导致预测变差。