論文の概要: ChipMind: Retrieval-Augmented Reasoning for Long-Context Circuit Design Specifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05371v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 02:09:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.869834
• Title: ChipMind: Retrieval-Augmented Reasoning for Long-Context Circuit Design Specifications
• Title（参考訳）: ChipMind: 長期回路設計仕様のための検索強化推論
• Authors: Changwen Xing, SamZaak Wong, Xinlai Wan, Yanfeng Lu, Mengli Zhang, Zebin Ma, Lei Qi, Zhengxiong Li, Nan Guan, Zhe Jiang, Xi Wang, Jun Yang,
• Abstract要約: 我々は、長大なIC仕様のために特別に設計された知識グラフ強化推論フレームワークであるChipMindを紹介する。 ChipMindはまず、回路仕様をドメイン固有の知識グラフ ChipKG に変換する。 次に、ChipKG-Augmented Reasoning機構を利用し、情報理論適応検索と論理的依存関係を動的にトレースし、意図認識のセマンティックフィルタリングと組み合わせ、無関係なノイズを誘発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.508372519635543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) demonstrate immense potential for automating integrated circuit (IC) development, their practical deployment is fundamentally limited by restricted context windows. Existing context-extension methods struggle to achieve effective semantic modeling and thorough multi-hop reasoning over extensive, intricate circuit specifications. To address this, we introduce ChipMind, a novel knowledge graph-augmented reasoning framework specifically designed for lengthy IC specifications. ChipMind first transforms circuit specifications into a domain-specific knowledge graph ChipKG through the Circuit Semantic-Aware Knowledge Graph Construction methodology. It then leverages the ChipKG-Augmented Reasoning mechanism, combining information-theoretic adaptive retrieval to dynamically trace logical dependencies with intent-aware semantic filtering to prune irrelevant noise, effectively balancing retrieval completeness and precision. Evaluated on an industrial-scale specification reasoning benchmark, ChipMind significantly outperforms state-of-the-art baselines, achieving an average improvement of 34.59% (up to 72.73%). Our framework bridges a critical gap between academic research and practical industrial deployment of LLM-aided Hardware Design (LAD).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は集積回路(IC)開発を自動化する大きな可能性を示しているが、その実践的展開は基本的に制限されたコンテキストウィンドウによって制限されている。 既存の文脈拡張法は、広範囲の複雑な回路仕様に対して効果的なセマンティックモデリングと徹底的なマルチホップ推論を実現するのに苦労している。 そこで我々はCipMindという新しい知識グラフ拡張推論フレームワークを紹介した。 ChipMindはまず、回路仕様をドメイン固有の知識グラフ ChipKG に変換する。 次に、ChipKG-Augmented Reasoning機構を利用し、情報理論適応型検索と論理的依存関係を動的にトレースし、意図認識のセマンティックフィルタリングと無関係なノイズを誘発し、検索完全性と精度を効果的にバランスさせる。 産業規模の仕様推論のベンチマークで評価され、ChipMindは最先端のベースラインを大きく上回り、平均34.59%(最大72.73%)の改善を達成した。 我々のフレームワークは、学術研究とLLM支援ハードウェアデザイン(LAD)の実践的産業展開の間に重要なギャップを埋める。

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