Translucent AI 面向硬件团队的AI测试基础设施，由智能体在规则内自主选择并执行物理测试与仿真测试，工程师仅需审批，提升测试效率。 热门评论 PH 用户Hey Product Hunt！我做 Translucent，是因为 AI 智能体现在提出硬件设计的速度已经超过任何实验室能测试的速度，而眼下的瓶颈就在测试台。硬件团队想让智能体进入工作流，但又不能把测试台交给一个决策过程无法追溯的东西。所以 Translucent 只做一件事：选出下一个物理测试。智能体会挑出少数几个足以定论设计的测试，并在结果出来前为每个测试写下预测。它会在你们团队一次性设定的成本、时间和运行次数限制内，自行运行 solver tests。测试台测试则始终交给工程师，并附带操作流程。当数据不足以支持某个设计时，智能体会要求补测，而不是瞎猜。每一步都会进入记录，任何人都能离线复核。电池是第一个系统。在一场包含 8 次实验的模拟快充竞赛中，Translucent 找到了 33.8 分钟充到（10% 到 80%）的方案，而 Bayesian optimisation 是 42.6 分钟，电芯标准充电是 60 分钟。它始终保持在 anode-plating 和 45 °C 温度限制内。这些结果全是模拟的；还没有测试过真实电芯。接下来我们在做数据中心硬件、机器人和电力电子。最希望听到的反馈：1. 如果你做硬件测试：哪些测试最占测试台时间，却又什么都定不了？2. 你们的质量团队会接受按既定规则批准的 solver runs 吗，还是每次 run 都需要签核？3. 接下来我们应该支持哪些仪器和文件格式？试试在线 demo：https://translucent.axcelner.com/demo/代码和自托管：https://github.com/ychampion/translucent我会全天在这里回答问题。PH 用户我也把 Translucent 背后的研究写出来了：“Translucent: Language agents for autonomous experimental engineering.”里面讲了这些实验、我们搭的系统、模型实际做了哪些决定，以及这个方法目前还有哪些不足。机会在于让它承担更多围绕这些方法的调研工作：理解不熟悉的数据、决定该测什么，以及把结果梳理清楚。代码和评估报告都已公开。论文：https://translucent.axcelner.com/research/autonomous-experimental-engineering/translucent-autonomous-experimental-engineering.pdf 热门产品Yashas Gunderia2026-11-06原文 打开互动版
我做 Translucent，是因为 AI 智能体现在提出硬件设计的速度已经超过任何实验室能测试的速度，而眼下的瓶颈就在测试台。硬件团队想让智能体进入工作流，但又不能把测试台交给一个决策过程无法追溯的东西。
所以 Translucent 只做一件事：选出下一个物理测试。智能体会挑出少数几个足以定论设计的测试，并在结果出来前为每个测试写下预测。它会在你们团队一次性设定的成本、时间和运行次数限制内，自行运行 solver tests。测试台测试则始终交给工程师，并附带操作流程。当数据不足以支持某个设计时，智能体会要求补测，而不是瞎猜。每一步都会进入记录，任何人都能离线复核。
电池是第一个系统。在一场包含 8 次实验的模拟快充竞赛中，Translucent 找到了 33.8 分钟充到（10% 到 80%）的方案，而 Bayesian optimisation 是 42.6 分钟，电芯标准充电是 60 分钟。它始终保持在 anode-plating 和 45 °C 温度限制内。这些结果全是模拟的；还没有测试过真实电芯。接下来我们在做数据中心硬件、机器人和电力电子。
最希望听到的反馈：
1. 如果你做硬件测试：哪些测试最占测试台时间，却又什么都定不了？
2. 你们的质量团队会接受按既定规则批准的 solver runs 吗，还是每次 run 都需要签核？
3. 接下来我们应该支持哪些仪器和文件格式？
试试在线 demo：https://translucent.axcelner.com/demo/
代码和自托管：https://github.com/ychampion/translucent
我会全天在这里回答问题。
“Translucent: Language agents for autonomous experimental engineering.”
里面讲了这些实验、我们搭的系统、模型实际做了哪些决定，以及这个方法目前还有哪些不足。
机会在于让它承担更多围绕这些方法的调研工作：理解不熟悉的数据、决定该测什么，以及把结果梳理清楚。
代码和评估报告都已公开。
论文：https://translucent.axcelner.com/research/autonomous-experimental-engineering/translucent-autonomous-experimental-engineering.pdf