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【正文】
本文全新提出了一种基于大语言模型（LLM）的框架——PE-GPT，旨在为电力电子设计自动化带来颠覆性变革。这一框架代表了电力电子设计的新范式，为研究人员和工程师提供了一种更加高效、智能的工具。
【什么是PE-GPT？】
PE-GPT是一个融合了大语言模型、先进算法和模拟资源的综合设计框架，专注于解决电力电子设计中的复杂问题。它利用人工智能和优化算法，为设计过程注入智能化，显著降低技术门槛，提升工作效率。
PE-GPT框架的主要组成部分包括：
1 大语言模型代理（LLM agents）
强大的语言模型能够实现自然语言输入和智能响应，让用户与设计工具的交互更加直观、高效。
2 元启发式算法（Metaheuristic Algorithms）
以先进的优化算法解决多变量、多目标问题，为快速探索最优设计方案提供了新工具。
3 模型库（Model Zoo）
涵盖多种适用于电力电子的模型，特别是我们提出的物理信息神经网络（PINNs）。这些网络针对电力电子应用场景进行了优化，更高效地模拟和预测电路性能。
4⃣ 模拟资源库（Simulation Repository）
丰富的仿真资源库，让设计验证和优化更加轻松便捷。
【为何选择PE-GPT？】
易于入门
我们在GitHub上提供了简化版PE-GPT方法，让用户能够快速理解并应用，降低学习曲线。
完整性与灵活性
尽管是简化版，但核心架构完整保留，适合不同场景的电力电子设计应用。
开放与共享
开源代码和研究成果为更多学者和工程师提供了参与和创新的机会，推动技术进步。
【相关资源】
PE-GPT 2.0论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/10701612
GitHub代码库：https://github.com/XinzeLee/PE-GPT
未来展望
PE-GPT不仅是一款工具，更是一种全新的电力电子设计方法论。它的出现将带来以下深远影响：
降低设计复杂性：无论是新手还是专家，都能快速完成复杂电路设计与优化。
加速创新：通过AI与优化技术的结合，突破传统方法的限制，推动行业发展。
促进社区合作：模块化设计和开源资源鼓励学术界与工业界的共同创新。
加入我们，共同推动电力电子设计的未来！
无论您是研究人员、工程师，还是对电力电子领域充满兴趣的爱好者，我们都热烈欢迎您访问我们的论文与代码，深入了解PE-GPT框架的更多细节，并尝试将其应用于实际项目中。
让我们携手，用创新驱动技术进步，为电力电子设计注入新的活力！⚡🚀
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