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MTLSO：一种用于逻辑综合优化的多任务学习方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现预训练代理器在面对全新设计时可能偏离轨道，对搜索轨迹产生不利影响。提出了ABC-RL，通过调整α参数来优化搜索过程，提供了优越的综合方案。结果显示，合成电路质量结果显著改进，性能提高了最高达24.8%。与当前方法相比，ABC-RL减少了运行时间高达9倍。
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关键要点
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研究发现预训练代理器在面对全新设计时可能偏离轨道，对搜索轨迹产生不利影响。
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提出了ABC-RL，通过调整α参数来优化搜索过程。
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ABC-RL提供了优越的综合方案，针对广泛的硬件设计。
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合成电路质量结果显著改进，性能提高最高达24.8%。
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与当前方法相比，ABC-RL减少了运行时间高达9倍。
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