[P] アナログ回路配置のためのプロンプト最適化—専門家品質の97%、学習データなし

Reddit r/MachineLearning / 2026/3/24

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要点

この記事では、アナログIC回路配置に対するプロンプト最適化アプローチを紹介し、マッチング、寄生（パラサイト）、配線（ルーティング）といった多目的制約に加えて、空間推論が必要なためベンチマークが難しい点を強調している。
VizPyの手法は、ドメイン固有の学習データを必要とせず、失敗→成功の例から構築した反復的な最適化ループによって、LLMのレイアウト推論を改善する。
報告されている結果として、最適化されたプロンプトは、アナログ回路配置タスクにおいて専門家品質の約97%の性能を達成している。
このアプローチは、専門的なアナログ設計データセットで新しいモデルを学習させるのではなく、LLMのプロンプトを用いることに特化して設計されている点を強調している。
投稿では、コメント欄でベンチマークのセットアップや最適化ループの詳細について議論することを呼びかけている。

アナログICのレイアウト設計は、AIにとって非常に難しいベンチマークとして知られています。空間推論、多目的最適化（マッチング、寄生容量など）、そしてデジタル設計のような自動P&Rツールが存在しないことが理由です。

このタスクにおいて、VizPyのプロンプト最適化を評価しました。最適化器は「失敗→成功」のペアから学習し、反復を重ねるごとにLLMのレイアウト推論を改善します——ドメイン固有の学習データは不要です。

コメント欄で、このベンチマークのセットアップや最適化ループについて議論できれば嬉しいです。