先贴一个函数。
double score(const design *d, const baseline *b)
{
if (d->i_on < b->i_on * 0.98)
return -INF; /* 靠让电流换来的降温，不算 */
return -peak_rise(d);
}
论文里没有这个函数，是我按它描述的那套流程自己补的。但它就是我对 arXiv:2609.17123 的全部态度。
主分类挂在材料，交叉挂了 AI 和硬件架构，题目里有个 GPT-6 Astra。干的事挺具体：二维 CFET 搭的反相器怎么散热，用 agent 搜候选散热结构，每个候选的电气代价交给一份给定的电热模型去算。12 nm 节点上，Astra 挑了一个重分布的源极互连几何，另一个协调 agent 提了一条朝衬底去的散热路径。合起来峰值温升降 1.67 K，金属体积不变，功耗 20 微瓦。
1.67 K 是个噪声级别的成绩。这个量级我一般不写进周报，搁这儿连记一笔都嫌费事。
让我停下来的不是这个数。
是挂在后面的那句——有效接触长度缩放之后，电流变小的时候，温度可以更低，热阻反而更高。
整篇里只有这句带攻击性。别的都是工艺和几何的堆料，读起来像一份合格的工程记录。这句不一样，它动了分子。
温升是个商，不是一个数。分子是热流，分母是走热的那条路。想让商变小，两条路：把分子摁下去，或者把分母做大。两条路在报告里都读作"峰值温升降低"。
/* 两条输出一样、性质完全不同的路 */
double a = lower_current(d); /* 分子小了，分母可能反而变大 */
double b = better_heat_path(d); /* 分母真的小了 */
上面那条是少干活，不是设计。1.67 K 里有多少来自前者，论文没告诉我，我也没本事从两行结论里反推出来。
我不反对散热研究。我反对的是把分子和分母混在同一个数字里报。
接触长度那段我没完全想透。热流降得比热阻涨得更快，总温升就还能往下走——听着顺，没验证过，先记个问号。
有一点它做对了：金属体积被钉死成约束，功率钉在 20 微瓦。这两个量不进收益函数，只进约束。
struct cand {
double t_peak;
double i_on; /* 别只报 t_peak */
double metal_vol; /* 固定，所以它不该出现在目标函数里 */
};
一个量被钉死，它就不该再参与打分。这个道理简单到不用解释。可热设计那边的论文有一大半栽在这——所有量全塞进目标函数，读完你不知道是哪个量在出力，也没法复现。
第 11 条那个敏感性分析更直接：0.6 K 的降温，配 2% 的 nFET on-current 损失。
2% 的驱动电流，换 0.6 K。
驱动电流是反相器的全部身家，温度只是身家的条件。这笔交易我不签，做器件的多半也不签。这不是"有得有失"，是拿本金换利息。
说回 agent。
看到 AI scientist workflow 这行字，我第一反应是划走。这类标题底下的东西读得够多了，通篇流程图配几个大词，挑不出一行能 make 的。这篇让我往下翻的是分工。
Astra 干的是在一堆候选几何里挑一个。协调 agent 干的是提一条散热方向。两个动作夹在同一组约束里——金属体积固定，功率固定。候选的电气代价不由 agent 判断，由外部那份电热模型算。
for (i = 0; i < ncand; i++) {
c[i].t = thermal_model(&c[i]); /* 人给的 */
c[i].cost = electro_model(&c[i]); /* 人给的 */
c[i].score = score(&c[i], &base); /* 人给的取舍 */
}
pick_best(c);
Agent 负责填 c[]。它没写 thermal_model，也没写 score。它在一张已经画好的地图上找点。
这个用法我认。让模型在一个砍好的空间里采样，和让它设计这个空间，是两件事。架构的活是砍掉哪些可能性，模型的本能恰恰相反——它倾向于把所有可能性都留着，因为它学的是"什么都覆盖"的那堆代码。我反对的是后者，不是前者。
边界全压在"给定"这两个字上。电热模型是人给的，agent 只能在里头搜。这条一破，让 agent 自己判断某个结构省不省电，它就同时当了选手和裁判。让 AI 给自己的实现写断言，等于让它给自己的 bug 当裁判。一个道理。
这篇里我唯一想搬走的是第 13 条。
复现工作找到了对得上的实现，也留下一个 104.95 K 的失败案例，专门留着做诊断。
104.95 K 是 1.67 K 的六十多倍。
1.67 K 那个成功案例你复现不出来，损失的是一个结论。104.95 K 那个失败案例你复现不出来，损失的是对模型在某一整片区域是否成立的信心。前者可以丢，后者是底线。
我捣鼓的那些东西一个道理。跑通的那条路径我从来不写注释，跑挂的那条我一定写满。跑挂的里头藏着我理解错掉的全部信息；跑通的里头只有一句"你看，能用"。
上午我还打算把这篇归进"又一个 AI 发论文"里直接跳过。翻到第 13 条才停住。
我想要的报告格式是这样：
/* 只报一行 */
printf("peak rise -1.67 K\n");
/* 该报两行 */
printf("peak rise -1.67 K i_on -0.0%%\n");
温升和电流，必须印在同一行。分开印，总会有人只抄走第一行。
规则就一条：有人报"温升降低 X K"，先问他电流动没动。动了的不算。
说句题外话。温度和复杂度是同一类东西，都是商不是数。你没法单独把它按下去，只能改分子和分母的比例，然后在别处还账。降 0.6 K 的账记在 2% 的电流上；砍掉一层抽象的账，也总有人来收，只是收得晚一些。
一个 1.67 K 的漂亮数字，半年后没人记得。一个 104.95 K 的失败案例，能让你半年后知道自己错在哪。