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基于物理知识的LLM-Agent用于电力电子系统的自动调制设计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究将预训练的LLM与有限元模块结合，实现桁架结构的迭代优化。结果表明，基于LLM的代理以90%的成功率生成符合规范的设计，具备优化能力，展现出自主设计的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种将预训练的LLMs与有限元模块集成的新方法。
- FEM模块评估设计并提供反馈，指导LLMs学习、规划、生成和优化设计。
- 通过对桁架结构的迭代优化进行实证研究，展示了框架的有效性。
- 基于LLM的代理能够以高达90%的成功率生成符合自然语言规范的桁架设计。
- 成功率受应用约束条件的影响。
- 采用基于提示的优化技术，LLM代理能够迭代改进设计以满足规范。
- LLM代理具备生成可行设计和优化能力，展现自主设计策略的潜力。
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