本研究探讨了自驾车辆神经网络的验证挑战，提出结合可微逻辑与机器学习的方法，以确保网络设计符合安全属性，并讨论适合自驾系统的验证器选择。

该研究探讨了现代系统芯片（SoCs）设计中的验证挑战，提出了多种形式化验证方法，包括大型语言模型（LLMs）和模糊测试技术，以提高验证效率和覆盖率。研究表明，这些方法能有效整合数字与模拟设计，显著提升验证效果。