基于MLLM的大规模模拟混合信号电路设计数据集AMSNet及其应用-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！

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"content": "AMSNet 是一个专门用于模拟混合信号（AMS）集成电路设计的数据集，基于自动网络列表提取技术构建。该数据集的初始版本 AMSNet-1.0 通过自动化方法从电路图中生成网络列表，提供高质量的训练和测试数据，支持 AMS 设计中的多种任务。数据集的目标是提升 AMS 设计的自动化水平，优化设计流程，提高设计效率。\n\n多模态大型语言模型（MLLMs）在 AMS 设计中的应用正在探索，包括功能宏识别、自动前端设计等。GPT-4 等 MLLMs 在电路设计任务中的潜力表现出色，可用于智能化辅助设计，提高复杂电路的识别精度，并优化器件尺寸与性能规格。未来的发展方向包括进一步扩展数据集规模，提高识别精度，并建立基准测试体系，以衡量 MLLMs 在电子设计自动化（EDA）领域的表现。\n\n数据集适用于 AMS 设计研究人员、机器学习专家和 EDA 从业者，可用于研究自动化设计工具，加速大规模 AMS 设计，提高设计质量，降低人工成本。它提供了可靠的数据支持和技术路径，为 MLLMs 在 EDA 领域的应用奠定基础。\n\n目前仍存在挑战，包括数据集的扩展难度、复杂电路的自动化解析能力，以及 MLLMs 在 AMS 设计中的泛化能力。未来的优化方向包括增加数据集的复杂度，提高模型对不同 AMS 设计风格的适应性，并增强电路自动化分析的精度。"
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