Понадобилось мне поковырять некие бинарные файлы, структура которых известна, но вариативна. Нужно было взять файл от китайцев и сравнить с полноценным, чтобы понять, что они там повыпилили.
Писать парсинг бинаря самому было лениво, и по итогам поиска я нашёл прекрасную тулу ImHex.

Дизайн на любителя, но зато можно в одной вьюшке иметь хекс, в другой набрасывать структуру, а в третьей получать распакованные на основе структуры данные. Описание структуры достаточно гибкое, там почти целый язык программирования под это заточено.
По-моему, роскошная вещь под свои задачи.

Исследователи из канадского университета Макмастера опубликовали занятный обзор возможностей использования генеративного ИИ для дизайна аналоговых микросхем. Обсуждают, в числе прочего, автоэнкодеры, графовые сети (GNN) и, конечно же, LLM. Выглядит, как отличный обзор литературы для диссертации (и, кажется, им и является).

Спойлер: в части дизайна даже параметрическую оптимизацию размеров транзисторов делать не очень получается. Зато подсвечены некоторые важные успехи в ускорении симуляций, которые уже внедряют крупные вендоры САПР.

Впрочем, основная ценность текста — в списке литературы и ширине охвата потенциально применимых методов. Лично мне видится интересным попробовать скрестить GNN со структурной методологией. И там, и там — операции с графами, так что может получиться что-то полезное в части выбора структуры схемы, а не только оптимизация размеров транзисторов. Впрочем, свою диссертацию я уже давно защитил, так что если есть желающие — забирайте идею.