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ReasoningV：基于自适应混合推理模型的高效Verilog代码生成
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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ReasoningV模型，旨在解决大语言模型在Verilog代码生成中的数据质量和推理能力问题。该模型通过高质量数据集和两阶段训练，实现了75%的令牌消耗减少，准确率达到57.8%，为AI驱动的硬件设计自动化提供了可靠路径。
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关键要点
- 本研究提出ReasoningV模型，旨在解决大语言模型在Verilog代码生成中的数据质量和推理能力问题。
- ReasoningV模型结合训练的内在能力与动态推理适配，采用高质量数据集和两阶段训练方法。
- 该模型实现了75%的令牌消耗减少，同时保持性能。
- 实验结果显示，ReasoningV在VerilogEval-human上的准确率达到57.8%。
- ReasoningV的效果与顶尖商业模型相当，为AI驱动的硬件设计自动化提供了更可靠的路径。
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