本研究提出了一种大型语言模型（LLM），用于解释VHDL代码，旨在解决高性能处理器设计中VHDL应用不足的问题。模型评估分数从43%提升至69%，显示出进一步提升的潜力，为硬件设计领域的AI解决方案提供了新思路。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在硬件设计中的应用，提出了一个四阶段零代码逻辑设计框架，显著提升了Verilog代码生成的准确性和效率。研究表明，通过微调和数据增强，LLMs在数字ASIC设计中能够改善HDL代码的可靠性，并提出了应对VHDL生成挑战的评估框架。

FPGA编程常用Verilog和VHDL两种语言。Verilog语法简单，类似C语言，适合快速开发和ASIC设计。VHDL语法严谨，适合安全关键系统和大型项目。选择语言时需考虑项目需求和团队经验：简单设计可选Verilog，复杂系统则VHDL更优。掌握任一语言都有助于构建高性能数字系统。

本研究提出了一种基于大型语言模型（LLMs）和自动推理的程序验证方法，结合形式化描述和验证器，提高了程序生成的准确性。通过对VHDL语言的形式推理和自动生成验证代码，显著提升了证明率和准确性。此外，开发了FOLK方法，实现复杂声明的验证与解释生成，实验结果显示其优于传统模型。