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NetlistBench: Evaluating LLM Reliability in SPICE Netlist Recognition and Manipulation
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- NetlistBench benchmark evaluates how reliably LLMs recognize and edit SPICE netlists, finding simple edits reach 96-100% accuracy but complex operations drop to 41-90%.
- Warum es zählt
- Circuit design engineers using LLMs in automation workflows need to understand where language models fail at netlist manipulation tasks before deploying them.
- Achtung
- Performance degrades sharply with edit complexity and horizon length. Enabling reasoning helps weaker models but does not eliminate structural failures in netlists.
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Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Agentic SRE (Self-Healing Operations)
- MMAU: Massive Multitask Agent Understanding
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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