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中山大学官众副教授带领学院本科生团队在“AI for EDA”领域取得重要进展
2 天前
近日，中山大学微电子科学与技术学院官众副教授带领的TTL团队在“AI for EDA”领域取得重大进展，其论文《S-Crescendo: A Nested Transformer Weaving Framework for Scalable Nonlinear System in S-Domain Representation》被人工智能顶级学术会议NeurIPS 2025接收。此前，该团队已在电流仿真基础算法领域取得突破，提出了一种全新的动态电容匹配（DCM）策略，突破了传统电流响应算法的瓶颈，实现了对复杂RC负载电流波形的高精度模拟。此外，团队还首次将Transformer架构成功应用于数字电路后端签核领域，通过创新算法设计，实现了数字电路信号线RC波形仿真，在保持SPICE级精度的同时，将效率提升数十倍。
