本文介绍了一种基于视觉和语言输入的Verilog合成的开源基准和查询语言框架，通过与仅依赖自然语言的方法进行比较，结果显示多模态生成的Verilog具有显着的准确性改进。这种新方法有望促进更多样化和有效的硬件设计方法。

FCILPT是一种新方法，通过使用提示来减轻旧类别的灾难性遗忘，解决了非独立分布的数据和新类别的到来所导致的问题。实验证明FCILPT在CIFAR-100、Mini-ImageNet和Tiny-ImageNet上相比现有方法取得了显著的准确性改进。

研究人员提出了一种名为Separate and Locate (SaL)的新方法，通过探索文本的上下文线索和设计空间位置嵌入来构建OCR文本之间的空间关系，从而在TextVQA和ST-VQA数据集上获得了较好的准确性改进，并且无需任何预训练任务。