本文提出了一种混合智能测试方法，结合覆盖向导测试选择和新颖性驱动验证，利用大型语言模型（LLM）进行硬件测试。实验表明，LLM4DV在处理被测试模块时优于传统方法。同时，研究开发了针对卷积神经网络的层融合技术，提高了能效。Hardware Phi 1.5B模型专为半导体行业设计，展现出改进性能。此外，SCAN-Edge框架和SynthAI方法有效解决了边缘设备设计的复杂性问题，具有实际应用潜力。