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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种多模态大模型驱动的电路图生成SPICE网表方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120995961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511517465.9，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权一种多模态大模型驱动的电路图生成SPICE网表方法是由孙奇;卓成;姜钰琪;胡宇鹏;邓锦塬;李渝;严哲雨;尹勋钊设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态大模型驱动的电路图生成SPICE网表方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态大模型驱动的电路图生成SPICE网表方法，包括：完成从电路图像到SPICE网表数据集的构造；对电路转网表模型进行监督微调；轨迹引导强化学习阶段的逐步推理范式；轨迹引导强化学习阶段的多层次奖励机制，分别从推理质量、生成网表的准确性以及逻辑一致性方面对电路转网表模型的表现进行评估；轨迹引导强化学习阶段的反思学习机制；进行轨迹引导强化学习阶段的整体优化。本发明利用轨迹引导强化学习范式，通过集成分步推理、多层次奖励机制和反思性学习机制，能够提升电路图像到SPICE网表转换的精度和推理一致性。

本发明授权一种多模态大模型驱动的电路图生成SPICE网表方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态大模型驱动的电路图生成SPICE网表方法，其特征在于，包括： 步骤1，完成从电路图像到SPICE网表数据集的构造； 步骤2，对电路转网表模型进行监督微调； 步骤3，轨迹引导强化学习阶段的逐步推理范式，通过逐步决策的方式，模拟人类在分析电路图时的推理过程，推理过程包括识别端口、元件及其连接关系； 步骤4，轨迹引导强化学习阶段的多层次奖励机制，分别从推理质量、生成网表的准确性以及逻辑一致性方面对电路转网表模型的表现进行评估； 步骤5，轨迹引导强化学习阶段的反思学习机制，当电路转网表模型遇到稀疏奖励或推理路径错误时，通过参考答案的提示帮助电路转网表模型调整推理轨迹，从而避免电路转网表模型陷入局部最优解或产生不正确的推理结果； 步骤6，进行轨迹引导强化学习阶段的整体优化，电路转网表模型通过逐步识别电路图中的端口、元件和它们之间的连接关系，最终生成一个完整的SPICE网表，包括： 轨迹引导强化学习训练范式基于组内部的差异关系来优化推理轨迹和生成SPICE网表答案的准确性； 给定查询，从旧策略中生成个样本，其中代表生成的单个样本，轨迹引导强化学习目标为： ， 其中，为目标函数，为目标函数的期望值，为KL散度的计算，为当前的电路转网表模型的输出分布，为参考模型的输出分布，损失函数可以定义为： ， 其中，min表示取最小值，clip表示裁剪； 标准化优势定义为： ， 其中，为第i个生成样本的分数，β和ε2是默认的超参数，mean代表求均值的计算，std代表求标准差的计算。

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