来自验证的见解：使用测试平台反馈训练Verilog生成LLM的强化学习

本研究解决了在自然语言描述中生成Verilog代码时，生成代码的功能正确性不足的问题。通过引入从测试平台获得的验证见解，采用强化学习方法优化Verilog生成过程，使其更符合硬件设计的目标。研究结果显示，该方法在多个评估平台上显著优于现有的最新技术，能够生成功能正确的Verilog代码。

本研究利用强化学习优化Verilog代码生成，解决了自然语言描述生成代码的正确性问题，结果显著优于现有技术。

Verilog llm 代码生成 强化学习 正确性 自然语言
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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