LaMAGIC2：面向语言模型的模拟拓扑生成的高级电路公式
机器学习
2025-07-29 v2 人工智能
硬件体系结构
摘要
由于现代应用的定制化需求，模拟拓扑设计至关重要，而这需要大量的手动工程工作。现有工作采用序列到序列方法并对语言模型进行监督式微调，以给定用户规范生成拓扑结构。然而，其电路公式效率低下，token 长度为 O(|V|²)，且对数值输入的精度敏感性低。在本工作中，我们引入 LaMAGIC2，这是一种简洁的浮点输入规范公式，带有标识符 (SFCI)，用于语言模型驱动的模拟拓扑生成。SFCI 通过标识符化表示提高了元件类型识别，使 token 长度复杂度降至 O(|V|)，并增强了数值精度敏感性，以适应更严格的容差。我们的实验表明，LaMAGIC2 在容差为 0.01 的严格条件下 Achieved 34% 更高的成功率， MSE 降低 10 倍。LaMAGIC2 还在具有更多顶点的电路中表现出更好的可迁移性，提升幅度达 58.5%。这些突破性进展将 LaMAGIC2 确立为模拟拓扑生成的稳健框架。
引用
@article{arxiv.2506.10235,
title = {LaMAGIC2: Advanced Circuit Formulations for Language Model-Based Analog Topology Generation},
author = {Chen-Chia Chang and Wan-Hsuan Lin and Yikang Shen and Yiran Chen and Xin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10235},
year = {2025}
}
备注
Accepted at 42nd International Conference on Machine Learning (ICML) 2025