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该论文首次提出基于多目标强化学习的 LLM RTL 电路生成方法，通过 Hypervolume Contribution 奖励优化整组电路的 PPA 权衡多样性，在 RTLLM v2 基准上较单目标 RL 基线提升 14.4 个百分点的相对超体积。
a16z 的一篇文章认为，尽管超人级 AI 硬件工程师即将出现——CAD/PCB 基准测试的不断提升以及 GPT-6 Astra 的 3D 设计演示便是佐证——但由于比特与原子之间的接口存在有损性，AI 在将数字设计转化为可运行的物理硬件方面仍将面临困难。
作者展示了使用 Claude Opus 5.5 在数小时内设计出一套约 3.1 万美元的开源低场头部 MRI 扫描仪的概念验证方案（仅仿真，未实际制造）。该设计基于 60 mT NdFeB Halbach 阵列，可从普通插座供电，无需低温冷却或屏蔽室，以四个模块形式运输。
siliXon 是一款新产品，能通过自然语言描述自动生成可制造的 PCB 电路板设计，其设计代理 Rocky 负责选型、布局、绘制原理图和布线，并通过工程检查后交付设计文件。
Apple 则通过在 iPhone Duo 的铰链中布置石墨导热管来散热，展示了其在折叠设备热管理上的工程设计。
作者认为 AI 辅助物理产品设计的基础组件已经齐备：AI CAD 近四个月取得巨大进步，3D 打印、电子设计与按需组装也在不断提升，很快将迎来“vibe-coded matter”——用自然语言直接生成实物的时代。
openTPU 是一个由 AI 智能体自主设计的开源 AI 加速器，包含完整的 SystemVerilog 硬件设计、自定义 ISA、比特精确仿真器以及编译器工具链，能够在一张 Xilinx Kintex-7 FPGA 板卡上运行十个真实的 LLM。该项目探索了自主 AI 智能体在设计运行自身推理的硬件方面究竟能走多远。
AI 硬件设计初创公司 Flow Engineering 完成 5000 万美元 B 轮融资，估值达 7.5 亿美元。本轮由 Valar Equity Partners 和 Atreides Management 联合领投，Sequoia Capital 及 Roelof Botha 参与投资。该公司提供将 CAD 图纸与产品需求及仿真对齐的 AI 智能体，客户包括 Anduril、Rivian 和 Joby Aviation。
Dyna Robotics 发布了一款新机器人，其设计灵感源自 Apple，采用光滑外壳和隐藏硬件，专为公共工作场所设计。
本文深入探讨了Mac键盘设计的历史，重点介绍了一个加拿大变体，其具有独特且不再使用的符号，并指出这些符号在Unicode中的存在。
本文介绍了AutoTuring，一个用于GPU加速器设计空间探索的AI代理，并通过比较硬件感知和不透明条件来评估架构知识是否提升性能。研究结果表明，意义有助于优化，但架构知识和结构化批评表现为替代品而非互补品。
Forma-oss是一个开源、本地优先的工作区，能够将提示词或图像转换为可编辑的硬件项目，包括部件、接线、成本估算和组装说明，并与AI代理和CAD工具集成。
Puul is selling specialized RTL training data for AI chip design, including 50,000+ code bases and 10,000+ reinforcement learning environments to support AI research in hardware development.
作者描述使用AI工具Fable 5自主设计一款基于RPI 2350的开发板PCB，遇到并解决了诸如DRC错误和元件选择等问题，该工具提供了协助。
作者认为，电气工程比从业者想象的更易受到 AI 自动化的冲击，并预测尽管有人声称该领域需要不可替代的现实世界直觉，但硬件设计、仿真和优化等工作将很快加速甚至实现自动化。
文章表达了对 GPT-6 Astra 在电气工程中先进能力的兴奋，特别在电路设计和芯片架构方面，突出了其自动化传统工程工作的潜力。
这篇文章推广《FPGA编程手册》，这是一本指南，介绍使用SystemVerilog和VHDL进行FPGA设计，包含实践项目以动手学习。
Dmitry.GR 批评了RISC-V的设计，认为它并非对所有用例都最优，尤其是在微控制器领域，因为代码密度和中断延迟的问题。
一篇博客文章，演示如何使用基于 Haskell 的 Clash 硬件描述语言在 FPGA 硬件上解决 Advent of Code 谜题，包含代码片段和 RAM 机器实现。