NetlistBench：SPICEネットリスト認識と操作のLLM信頼性評価
arXiv cs.AI ・ 2026-08-12
原題: NetlistBench: Evaluating LLM Reliability in SPICE Netlist Recognition and Manipulation
AI による要約
大規模言語モデル（LLM）は回路設計ワークフローで使用されるが、シミュレータ向けのSPICEネットリスト認識と操作の信頼性はあまり理解されていない。NetlistBenchは、構造検証ベンチマークを提供する。NetlistBenchには、24のタスクファミリーにわたる2342のケースが含まれており、パラメータと接続性の認識、編集、階層操作、同等性判断、長時間の複合編集がカバーされている。モデルの出力は、決定的な構造認識オラクルによって評価される。6つの非思考LLMで、パフォーマンスは操作レベルの構造的複雑さによって大きく異なる。シンプルなローカル編集では96％から100％の精度が達成されるが、
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