上下文工程的核心概念 - 将LLM视为通用的、不确定的文本生成函数而非拟人化实体 强调其无状态特性 需通过输入文本来控制输出[4][5][8] - 上下文工程的核心在于构建有效输入文本系统 而非依赖单句"魔法咒语"式的提示词工程[9][11] - LLM被类比为新型操作系统 需要为其准备完整运行环境而非零散指令[13] 上下文工程的技术要素 - 采用自动化系统构建"信息流水线" 从多源自动抓取整合数据形成完整上下文[15][17] - 工具箱包含四大核心工具：指令下达、知识记忆管理、检索增强生成(RAG)、智能体自主查资料[19][21] - RAG技术通过知识库检索防止模型幻觉 确保回答基于事实[19] - 智能体技术实现动态信息获取 自主判断需求并整合多源数据[21] 工程实践方法论 - 采用科学实验式流程 分"从后往前规划"和"从前往后构建"两阶段实施[23][24][25] - 实施路径：明确输出目标→倒推所需输入→设计自动化生产系统[26] - 模块化开发流程：依次测试数据接口、搜索功能、打包程序 最终进行端到端系统测试[30] - LangChain生态提供实践支持 包括LangGraph和LangSmith等工具[29][31]

EDA行业迭代循环与AI应用 - EDA流程中长期存在迭代循环问题 门电路延迟和线路延迟的相当性使时序收敛变得困难 串行运行工具会导致决策后果不透明[1] - 解决方案是将决策工具、估算器和检查器集成到单一工具中 实现实时决策检查 减少不良结果风险 该模式正扩展至需交互反馈的多领域[1] - 行业已形成严格的验证文化 所有AI生成内容需经过验证 这与检索增强生成(RAG)技术理念相似 但需平衡验证速度与资源投入[3][5] AI幻觉在EDA领域的辩证价值 - AI生成内容存在显著幻觉现象 如无法准确理解火车轨道结构等物理约束 产生不合逻辑的输出[2][4] - 加州理工学院学者提出AI幻觉是特性而非缺陷 模型本质是基于概率生成似是而非的内容 需通过RAG等技术进行事实核查[3] - 在EDA领域 AI可能生成创新电路架构 但需建立验证机制区分"明智决策"与"绝妙幻觉" 行业验证经验形成独特优势[5] 功能验证技术演进方向 - 需开发新型功能抽象方法 替代耗时回归测试 实现决策有效性快速评估 当前数字领域尚缺乏多物理场问题的成熟解决方案[5][6] - Arm的黄金模型实践证明 通过主模型派生多子模型可确保一致性 模型生成器技术对混合信号系统验证至关重要[6] - 数字孪生和降阶模型代表验证技术趋势 正确验证框架下 AI的创造性可能带来芯片架构重构 实现性能功耗突破性提升[6] AI与EDA融合的产业需求 - 行业亟需建立刺激集优化机制 平衡验证成本与反馈价值 同时开发能验证核心概念的抽象模型[6] - 当前工具依赖快速估算器 但功能验证速度滞后 需突破性技术缩短决策周期[5] - 历史决策路径依赖可能限制创新 AI驱动重构有望打破50年技术惯性 带来系统性优化[6]