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官方账号arXiv cs.AI@Osei Brempong, Mohammed Ayman Habib, Vivan Poddar, Morteza Fayazi
推荐理由：ORACLE开源了：一个模型按偏好向量调模拟电路，不用重训；2000个用例上比现有方法快20-104倍。
ORACLE
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8月6日
09:52
ORACLE是一个基于强化学习的开源模拟电路设计优化框架，将标量奖励替换为向量化学习与偏好条件控制。它用偏好向量指定多个目标的相对权重，单个模型无需重训即可覆盖不同权衡场景。论文提出归一化权重与余弦对齐两种偏好引导策略，并加入大语言模型动作筛选。在多种电路拓扑的2000个测试用例上，ORACLE相比最先进方法运行时间降低20.4倍到104.4倍，满足99.9%的目标规格，输出品质因数提升5.1倍到318.6倍。