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Ngspice
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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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Gemini 2.5 Pro 框架将电路分析准确率提升至 97.59%
研究人员开发了一个增强型框架，用于使用 Gemini 2.5 Pro 作为核心大语言模型来解决端到端电路分析问题。该系统解决了大语言模型在工程任务中常见的故障模式，特别是电路识别和推理幻觉。通过集成经过微调的 YOLO 检测器和 OpenCV 以改进电路识别，以及一个由 ngspice 驱动的验证循环来进行推理，该框架在本科电路分析问题上达到了 97.59% 的准确率，相比基线 Gemini 模型 79.52% 的准确率有了显著提升。…