NetlistBench：评估大语言模型在 SPICE 网表识别与操作中的可靠性
评分
76首次针对 SPICE 网表操作提出结构验证的细粒度基准，填补了 LLM 在电路底层可靠性评测的空白。
任务设计覆盖多类型操作且采用确定性 oracle，方法论严谨，但对工业级网表复杂度覆盖有限。
为芯片设计工具集成 LLM 提供了可操作的可靠性参照与失败模式图谱，有助于工程决策。
正值 LLM 加速进入 EDA 领域之际，该基准对当前技术选型具有实时参考意义。
arXiv 预印本且提供明确评测协议，方法透明可复现，但尚未经同行评审。
基础分 84.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 76
精选线 70已入选精选
精选理由
本文通过严格的结构化评测暴露了 LLM 在电路网表操作上的脆弱性，对 EDA 自动化领域具有高信号价值，但样本以研究用网表为主，距离真实工业流仍有距离。
AI 点评
「这篇论文真正有价值的地方在于把'文本流畅'和'结构正确'彻底分开。如果你正在做芯片设计自动化，别被 LLM 在简单编辑上的高分迷惑——那正是危险区，因为稍复杂的结构操作立刻暴露致命缺陷。建议所有 EDA 工具链的负责人把 NetlistBench 当作基本体检项目。」
速览
SPICE 网表是芯片仿真验证的核心描述文件，虽然以文本形式存在，但通过拓扑和参数编码了结构化电路对象。NetlistBench 构建了包含 2342 个用例、横跨 24 类任务的结构化评测基准，覆盖参数与连通性识别、编辑、层次化操作、等价性判断和长程复合编辑。评测采用确定性结构感知校验器，对六种非思考模式的 LLM 进行测试，结果显示简单局部编辑准确率达 96% 至 100%，但器件添加降至 41% 至 83%，等价性判断仅为 49% 至 90%。开启推理能显著提升弱模型表现，但无法消除结构保持性失败，且随编辑步数增加性能急剧下降。该研究揭示了网表级可靠性是 LLM 辅助电路设计自动化的独立瓶颈。
- NetlistBench 包含 2342 个用例、24 类任务，覆盖参数识别、连通性编辑、层次化操作、等价性判断与长程复合编辑。
- 评测采用确定性结构感知校验器，避免依赖 LLM 或模糊匹配，实现可复现的自动打分。
- 六种非思考模式 LLM 在简单局部编辑上准确率达 96%-100%，但在器件添加与等价性判断上显著下降。
- 开启推理显著改善弱模型，但无法修复结构保持失败；编辑步数增加时性能急剧衰退。
正文
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