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Simulator-Refined Diffusion 用于射频逆设计
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AI 综述
2026-10-01 arXiv 论文提出 Simulator-Refined Diffusion（SRD），将低 fidelity 可微分代理模型与高精度不可微分全波电磁仿真器结合到扩散采样过程中。代理梯度指引扰动方向，仿真器负责搜索有效设计更新。实验显示，SRD 生成的布局 S 参数与目标规格匹配度相比当前 SOTA 最高提升 21.2%（分布内）和 19.8%（分布外）。
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最新进展10月1日 12:00
2026-10-01 arXiv 发表 SRD 论文，射频逆设计 S 参数匹配度相对 SOTA 最高提升 21.2%。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Machine Learning TheorySimulator-Refined Diffusion 用于射频逆设计
本文提出 Simulator-Refined Diffusion（SRD），将低 fidelity 可微分代理模型与高精度不可微分全波电磁仿真器结合到扩散采样过程中。实验表明，SRD 生成的布局 S 参数与目标规格的匹配度比当前 SOTA 提高最多 21.2%（分布内）和 19.8%（分布外）。该方法利用代理梯度指引扰动方向，再由仿真器搜索有效设计更新。
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