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研究者提出基于LLM的电力电子原理图自动合成框架
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AI 综述
2026年10月31日，相关研究人员在 arXiv 提出了一种有界双循环自动化原理图合成框架。该工作流可将自然语言规格直接转化为经闭环验证且可编辑的 KiCad 电力电子原理图，并集成了 API 选型与 ngspice 瞬态仿真验证。实验结果显示，相比原生 LLM 基线，该框架将元器件验证覆盖率从 22.2% 提升至 98.6%，标称值一致性达到 97.7%，SPICE 仿真通过率由 0% 提升至 100%。
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最新进展10月31日 12:00
研究者提出基于LLM的双循环框架，可将自然语言直接转化为经闭环验证的KiCad电力电子原理图。报道时间线
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10月31日
- arXiv cs.AI从自然语言到真实电路：电力电子原理图自动化合成工作流
研究人员提出一种有界双循环自动化原理图合成框架，可将自然语言规格直接转化为经闭环验证且可编辑的 KiCad 电力电子原理图。该工作流集成 API 选型与 ngspice 瞬态仿真验证；相比原生 LLM 基线，该框架将元器件验证覆盖率从 22.2% 提升至 98.6%，标称值一致性达 97.7%，SPICE 仿真通过率从 0% 提升至 100%。
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