IBM

EXPLORE: Exploration with Guided Search for Analog Topology Generation using Language Models

EXPLORE：使用语言模型进行引导搜索以生成模拟拓扑结构

Guanglei Zhou, Chen-Chia Chang, Yikang Shen, Jonathan Ku, Isaac Jacobson, Jingyu Pan, Yiran Chen, Xin Zhang

机构 * Duke University（杜克大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM T. J. Watson Research Center（IBM T. J. 沃森研究中心） 纠错

AI总结 本文针对自动化模拟电路拓扑设计难题，提出EXPLORE框架，集成模拟器引导蒙特卡罗树搜索与基于变压器的解码，利用语言模型先验优化搜索，在6组件基准测试中显著提升成功率、降低均方误差，推动LLM驱动设计自动化。

Comments MLCAD 26' accepted

TuxBot: Semantic-Aware Online OS Tuning with Large Language Models

SemaTune: 基于大语言模型的语义感知在线操作系统调优

Georgios Liargkovas, Mihir Nitin Joshi, Hubertus Franke, Kostis Kaffes

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 SemaTune通过语义感知的在线操作系统调优框架，利用大语言模型进行有限制的指导，提升稳定状态下的性能，通过快速和慢速循环更新配置并验证，实现比传统方法更高的性能提升。

Comments 18 pages, 12 figures

Defining and Evaluating Physical Safety for Large Language Models

定义和评估大语言模型的物理安全性

Yung-Chen Tang, Pin-Yu Chen, Tsung-Yi Ho

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

AI总结 本文提出了一种无人机控制的全面基准，评估大语言模型在物理安全方面的风险与权衡，揭示了模型在安全性和实用性之间的不理想平衡。

Journal ref Communications of the ACM, 2026