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SymRTLO：利用大规模语言模型和类神经元符号推理提升RTL代码优化
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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
本研究提出了SymRTLO框架，结合大规模语言模型与符号推理技术，改进传统RTL代码优化方法，以解决复杂设计约束问题。实验结果表明，在功耗、性能和面积方面均有显著优化。
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关键要点
- 本研究提出了SymRTLO框架，结合大规模语言模型与符号推理技术。
- 该框架旨在改进传统RTL代码优化方法，以解决复杂设计约束问题。
- SymRTLO框架通过检索增强生成系统和抽象语法树模板支持代码重写。
- 此方法确保在保持语法正确性的同时减少电路的不良行为。
- 实验结果表明，在功耗、性能和面积方面均有显著优化。
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