Đang tải bảng tin…
IEEE Spectrum00 bình luận19 phút đọc
Twisted Tethers Make Tidal Energy Cheaper and Cleaner
Researchers at Princeton have developed AI-driven methods to automate the design of radio-frequency integrated circuits (RFICs), a process traditionally considered a 'dark art' requiring years of expert experience. Using reinforcement learning to determine circuit architecture and topology from scratch, combined with an AI emulator that predicts electromagnetic behavior without running full simulations, the team produced a 5G millimeter-wave power amplifier that outperformed state-of-the-art human designs. They also applied diffusion models to make AI-generated circuit structures more interpretable by engineers. The approach eliminates reliance on human-designed templates, dramatically reduces design time from months to minutes, and has been validated for multiport circuits and sub-terahertz amplifiers. Key remaining challenges include reducing AI hallucinations, improving generalizability, and building open datasets — since most simulation data is locked behind NDAs.
Nguồn: https://spectrum.ieee.org/tidal-energy-underwater-kite-power. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Gusto Engineering16 phútAI
From Prompt to Classifier: A Production Case Study
Đội kỹ thuật của Gusto xây dựng bộ phân loại chuyển tiếp AI-sang-người cho hệ thống hỗ trợ khách hàng bằng cách bắt đầu với prompt LLM, sử dụng dữ liệu sản xuất để tạo dataset 3.500 lượt hội thoại, sau đó tinh chỉnh mô hình BERT nhẹ đạt 94% precision và 93% recall. Phương pháp LLM-đầu-tiên-sau-chuyên-biệt phù hợp cho quyết định ổn định, khối lượng lớn như phân loại intent, nhưng không hiệu quả với sinh văn bản mở hoặc quy tắc thay đổi.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển từ việc sử dụng mô hình LLM trực tiếp sang xây dựng hệ thống chuyên biệt hiệu quả, đặc biệt là trong trường hợp phân loại quyết định cụ thể như phân luồng hỗ trợ khách hàng, giúp tối ưu hóa chi phí và tốc độ triển khai.
