LightSeek 是上海交大推出的千亿级多模态大模型，把光子芯片从设计到流片的周期从半年级压到 1 个月，研发效率直接翻 7 倍。
1 主要功能
1.1 全链路一键加速
• 设计-仿真-流片-测试四段流程在同一模型内闭环，自动迭代优化。
1.2 多模态智能助手
• 支持自然语言、版图图像、工艺参数混合输入，实时给出版图修正、工艺窗口、测试方案建议。
1.3 数据驱动决策
• 内置 110 nm 中试线几十万组真实工艺数据，可预测良率、热串扰、插损等关键指标。
1.4 开源开放
• 模型权重、API、评测基准、实验设备接口全部开源，支持私有部署与二次开发。
1.1 全链路一键加速
• 设计-仿真-流片-测试四段流程在同一模型内闭环，自动迭代优化。
1.2 多模态智能助手
• 支持自然语言、版图图像、工艺参数混合输入，实时给出版图修正、工艺窗口、测试方案建议。
1.3 数据驱动决策
• 内置 110 nm 中试线几十万组真实工艺数据，可预测良率、热串扰、插损等关键指标。
1.4 开源开放
• 模型权重、API、评测基准、实验设备接口全部开源，支持私有部署与二次开发。
2 技术原理
2.1 千亿级参数多模态底座
• 在国产 GPU 集群上训练 100B+ 参数 Transformer，图文音三模态对齐。
2.2 光子领域知识注入
• 采用“真实工艺数据 + 物理方程”双通道监督，解决小样本过拟合。
2.3 反向链路强化学习
• 把流片结果（CD-SEM、光谱、良率）回流到模型，实现自我优化闭环。
2.4 压缩-加速引擎
• 权重稀疏化 + 动态 8-bit 量化，单卡 A100 可跑 20k token/s，满足交互式画图需求。
2.1 千亿级参数多模态底座
• 在国产 GPU 集群上训练 100B+ 参数 Transformer，图文音三模态对齐。
2.2 光子领域知识注入
• 采用“真实工艺数据 + 物理方程”双通道监督，解决小样本过拟合。
2.3 反向链路强化学习
• 把流片结果（CD-SEM、光谱、良率）回流到模型，实现自我优化闭环。
2.4 压缩-加速引擎
• 权重稀疏化 + 动态 8-bit 量化，单卡 A100 可跑 20k token/s，满足交互式画图需求。
3 应用场景
3.1 高校/研究所快速验证新结构
• 上午画好版图，晚上拿到仿真报告，下周就能安排 MPW。
3.2 初创公司低成本迭代产品
• 无需自建大型工艺团队，用 LightSeek 预测工艺窗口即可投片。
3.3 工艺厂优化 PDK
• 将实测数据喂给模型，自动生成更新版设计规则与 DRC deck。
3.4 教学与科普
• 自然语言提问“为什么 MZI 温度漂移？”模型秒出物理图像+公式+参考文献。
3.1 高校/研究所快速验证新结构
• 上午画好版图，晚上拿到仿真报告，下周就能安排 MPW。
3.2 初创公司低成本迭代产品
• 无需自建大型工艺团队，用 LightSeek 预测工艺窗口即可投片。
3.3 工艺厂优化 PDK
• 将实测数据喂给模型，自动生成更新版设计规则与 DRC deck。
3.4 教学与科普
• 自然语言提问“为什么 MZI 温度漂移？”模型秒出物理图像+公式+参考文献。
4 使用方法
4.1 在线模式
• 访问 https://lightseek.chipx.org → 注册账号 → 上传 GDS 或输入文字需求 → 等待 3-5 分钟拿到仿真+工艺报告。
4.2 本地私有化
• 拉取官方 Docker 镜像 → 挂载自有工艺库 → 启动 FastAPI 服务 → 内网调用 RESTful API。
4.3 二次开发
• Python SDK：pip install lightseek；三行代码完成“版图→预测插损”脚本。
4.4 硬件对接
• 提供标准 gRPC 接口，可直接驱动 EDA 工具（Lumerical、Cadence）与测试机台（Keysight、EXFO）。
4.1 在线模式
• 访问 https://lightseek.chipx.org → 注册账号 → 上传 GDS 或输入文字需求 → 等待 3-5 分钟拿到仿真+工艺报告。
4.2 本地私有化
• 拉取官方 Docker 镜像 → 挂载自有工艺库 → 启动 FastAPI 服务 → 内网调用 RESTful API。
4.3 二次开发
• Python SDK：pip install lightseek；三行代码完成“版图→预测插损”脚本。
4.4 硬件对接
• 提供标准 gRPC 接口，可直接驱动 EDA 工具（Lumerical、Cadence）与测试机台（Keysight、EXFO）。
5 适用人群
• 光子芯片设计工程师
• 工艺/器件研发人员
• 高校教授、研究生
• 投资机构技术尽调团队
• 对硅光/薄膜铌酸锂/LNOI 感兴趣的硬件创业者
• 光子芯片设计工程师
• 工艺/器件研发人员
• 高校教授、研究生
• 投资机构技术尽调团队
• 对硅光/薄膜铌酸锂/LNOI 感兴趣的硬件创业者
6 优缺点介绍
6.1 优点
• 周期极短：设计-流片从 6-8 个月缩至 1 个月。
• 门槛极低：不会写仿真脚本也能用自然语言跑通流程。
• 开源彻底：权重、数据、接口、评测全开放，可商用。
• 持续进化：流片数据回流，模型越用越准。
6.2 缺点
• 目前仅支持 110 nm 节点 PDK，更先进节点需再训练。
• 对非线性光学、量子光学的覆盖率仍在提升。
• 本地私有化需要 8×A100 以上资源，硬件成本较高。
• 中文工艺术语翻译偶尔出现歧义，需要人工二次确认。
6.1 优点
• 周期极短：设计-流片从 6-8 个月缩至 1 个月。
• 门槛极低：不会写仿真脚本也能用自然语言跑通流程。
• 开源彻底：权重、数据、接口、评测全开放，可商用。
• 持续进化：流片数据回流，模型越用越准。
6.2 缺点
• 目前仅支持 110 nm 节点 PDK，更先进节点需再训练。
• 对非线性光学、量子光学的覆盖率仍在提升。
• 本地私有化需要 8×A100 以上资源，硬件成本较高。
• 中文工艺术语翻译偶尔出现歧义，需要人工二次确认。
光子芯片大模型、EDA 智能助手、硅光设计、流片加速、开源模型、科研工具
该论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力（Attention）机制，彻底抛弃了传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）结构。Transformer模型通过自注意力（Self-Attention）机制来计算输入序列中不同位置之间的相关性，从而实现对序列数据的高效处理。这种架构具有出色的并行计算能力，大大提高了自然语言处理任务的效率。