AnalogRetriever: SPICE netlist·schematic·description 통합 검색 — Recall@1 75.2%

AnalogRetriever는 SPICE netlist, schematic, functional description 세 가지 이종 표현을 통합 검색하는 프레임워크입니다. Masala-CHAI 데이터셋을 기반으로 netlist 컴파일율을 22%에서 100%로 끌어올린 후, vision-language 모델과 포트 인식 그래프 신경망으로 각 모달리티를 임베딩하고 커리큘럼 대조 학습으로 정렬합니다. 여섯 가지 교차 모달 검색 방향에서 평균 Recall@1 75.2%를 기록했으며, AnalogCoder 에이전트에 RAG 모듈로 통합 시 기능 통과율을 일관되게 향상시켰습니다. 코드와 데이터셋은 공개 예정입니다.

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