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[AI学术] 2D-FET-Bench V2:从空间推理到薄片晶体管布局

发布于:2026-10-08 22:00 最后更新:2026-10-12 00:49
#AI #Machine Learning #LLM

2D-FET-Bench V2 是一个针对二维材料薄片上场效应晶体管(FET)布局的可执行基准。每个任务提供显微镜提取的薄片轮廓坐标和文本化的器件规格,要求模型生成 Typed Polygon 与 Path 操作并输出 GDSII 文件。验证器在几何上检查多边形是否覆盖接触、电极、栅极等结构,并确保轮廓点未被修改;完整性检查则确认原始轮廓保持不变。128 条任务涵盖普通薄片、带孔薄片以及多薄片组合,所有任务均可通过脚本参考布局完成,证明可解。

我们对六种大模型以及七种 GPT5.6‑Luna 工作流/脚手架组合进行评估,每个任务最多尝试五次。最佳配置为 GPT5.6‑Luna + ReAct‑3,单次成功率(pass@1)为 62.3%,任务覆盖率(至少一次成功)为 80.5%,五次全部成功的一致性为 43.8%。相比一次性 Plan‑and‑Execute,ReAct‑3 在 token 使用上提升 2.46 倍,却在 pass@1 上提高 27.0 分。

对每个覆盖任务随机抽取一个验证通过的布局进行专家审查,五种 ReAct‑3 配置的接受率在 56.4%~63.5% 之间。该基准重点评估几何构造与结构完整性,提供了语言模型在空间推理与微电子设计交叉领域的可量化指标。

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.07423

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