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Sonnet 3.5
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ORFS-agent 使用 LLM 优化芯片设计参数，提高效率
研究人员开发了 ORFS-agent，一个使用大型语言模型 (LLM) 优化集成电路设计参数的新系统。该代理迭代调整数千个参数，与标准优化方法相比，在布线长度和时钟周期等设计指标上有所改进。该系统在联合优化目标上展示了高达 2.7% 的改进，并使用了少 40% 的迭代次数，其中 Sonnet 4.6 和 Kimi K2.5 等较新的 LLM 后端表现优于早期版本。
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大型语言模型在纠正错误方面有多好？一项使用 Keras 和 TPU 的聊天机器人竞技场实验
当前评估大型语言模型的方法，如 MMLU 和 HumanEval，可能不足以捕捉交互式、目标导向对话的细微差别。更有效的方法是根据聊天机器人在多轮对话中与用户互动以实现特定目标的能力来评估它们，这模仿了人类的互动模式。这种“有目的的对话”可以增强用户体验并解锁新功能，即使在代码生成和个性化助手等领域也是如此。