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RFIC
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New framework RF-Agent boosts LLMs for RFIC design
研究人员开发了RF-Agent，一个旨在增强大型语言模型（LLMs）在射频集成电路（RFIC）设计中应用的框架。该框架通过从射频教科书中进行知识蒸馏来创建新的推理数据集和基准，解决了领域特定数据缺乏的问题。通过对各种LLMs和适应策略（包括监督微调和检索增强生成）进行的实验表明，领域特定的微调和语义检索方法显著提高了RF推理任务的性能。
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机器学习改造微波工程教育和设计
一篇新论文提出将机器学习融入微波工程教育，以应对更高频率带来的挑战。该方法从传统的分析方法转向数据驱动设计，能够实现与拓扑无关的设计空间探索。该框架旨在增强学生对电磁行为的理解，并使教育与高频系统行业的趋势保持一致。