RTL Group预计2025年营收将达到60亿欧元，流媒体业务增长加速

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PyStim如何连接Python与SystemVerilog以进行RTL设计验证

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本研究针对现有基于大语言模型的方法在从自然语言规范生成SystemVerilog断言时面临的模糊性和不完整性问题，提出了一种新颖方法。通过构建结合规格和RTL的知识图谱，研究展示了如何更全面地理解设计，显著提升断言质量，并为后续代码生成和设计理解的研究奠定基础。

AssertionForge：通过规范和RTL的结构化表示增强形式验证断言生成
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RTL 流媒体收入增长 42%

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停止与RTL布局作斗争：使用CSS逻辑属性提升设计效果

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德国电信与 RTL 续签流媒体合作伙伴关系，确保 RTL+ 的覆盖范围

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本文提出了一种名为RTLMarker的硬件水印框架，旨在有效保护RTL代码的版权。通过对Verilog代码进行变换，确保水印的正确性，并优化透明度与有效性之间的平衡。研究表明，RTLMarker在水印效果上显著优于基线方法。

RTLMarker：通过硬件水印框架保护LLM生成的RTL版权
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在网站设计中拥抱margin-inline-start以更好地支持RTL

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在React中使用TypeScript自动检测RTL语言！🌐

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本文介绍了一种创新的基于多专家的LLM架构，用于解决现有方法在Verilog代码生成中的局限性。实验证据显示，该架构在生成的Verilog输出方面有显著改进，对自动硬件设计领域具有重要意义。

重审VerilogEval：更新的LLM、上下文学习与规范到RTL任务
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在海外发行App，多言语适配是必不可少的。AndroidManifest中增加配置android:supportsRtl来开启RTL支持。控件适配时，将left或right改为start或end。文本适配可使用String.format()转换为对应言语的数字文本，使用BidiFormatter.unicodeWrap()进行混合言语文本格式化。自定义View适配需对RTL进行处理。

Android — RTL适配笔记
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本文介绍了将大型语言模型应用于代码优化的方法。研究人员提出了一个从头开始训练的变换器模型，用于优化LLVM汇编的代码大小。该模型在训练过程中要求预测优化前后的指令计数和优化后的代码本身，这提高了模型的优化性能和理解深度。在大量测试程序上评估后，该方法在减少指令计数方面比编译器效果提高了3.0%，并显示出强大的代码推理能力。

发挥每一步的价值：基于 LLM 的高质量 RTL 代码生成使用 MCTS
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本文介绍了一个公共基准资源，用于识别机器学习方法的优缺点，并通过比较基准数据集的元特征，分析数据集和算法的性能聚类。这是了解基准套件限制并开发更多样化和有效标准的重要第一步。

EDALearn: 面向 EDA 研究的全面 RTL 到最终工艺工具（Signoff EDA）的性能基准测试
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仅仅是把一切都翻转吗

阿拉伯文字的艺术、设计和开发：RTL布局的设计要点
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