研究者提出AnalogRetriever跨模态模拟电路检索框架
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研究者提出AnalogRetriever跨模态模拟电路检索框架
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AI 综述
Yihan Wang、Lei Li等在arXiv发表论文，提出AnalogRetriever框架，可跨SPICE网表、原理图与功能描述三种模态检索模拟电路。论文实验显示，该框架在六个跨模态检索方向的平均Recall@1达75.2%，并公开了代码和数据。 研究基于Masala-CHAI构建数据集，经两阶段修复将网表编译率从22.0%提升至99.97%；方法上通过课程对比学习将三模态映射到共享嵌入空间。
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最新进展11月11日 13:00
AnalogRetriever：跨模态表示学习助力模拟电路检索报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIAnalogRetriever：跨模态表示学习助力模拟电路检索
AnalogRetriever 是面向模拟电路检索的统一三模态框架，可跨 SPICE 网表、原理图与功能描述进行检索。研究基于 Masala-CHAI 构建数据集，经两阶段修复将网表编译率从 22.0% 提升至 99.97%；通过课程对比学习将三模态映射到共享嵌入空间，六个跨模态检索方向的平均 Recall@1 达 75.2%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。