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MAGE是一个多模态多智能体框架，通过结合结构化布局规划规则、视觉检查和迭代优化，改进了VLSI物理设计中的宏布局，在时序指标上优于商业布局工具和人类专家。
文章对比了OpenAI GPT-5.6 Soul和Anthropic Claude Fable 5在物理3D打印零件复制和自主杂志制作中的表现，Soul在速度和设计精度上略胜一筹，但两者在复杂现实任务中均需大量人工干预，暴露了当前AI在现实制造任务中的局限性。
提出MacroDiff+，一种用于VLSI设计中宏布局的物理引导几何扩散框架，在ISPD2005基准测试上实现了6.1–6.2%的线长减少，具有卓越的稳定性和可扩展性。