# 基于大语言模型的多目标强化学习实现Pareto最优RTL代码生成

> 全文为英语

**Published:** 2026年10月21日
**Author:** Koki Takeshita, Kenji Uebayashi, Hikaru Tomonari, Masaya Tsunokake, Koichiro Yawata, Tatsuya Sasaki, Yusuke Ohtsubo, Kota Dohi, Yasuhiro Sogawa
**Source:** arXiv — cs.AI
**Language:** en-US
**HTML:** https://aiqazaqstan.com/zh/articles/pareto-optimal-rtl-code-generation-via-multi-objective-reinforcement-lea

arXiv:2610.26904v1 发布类型: new 摘要: 近期研究提出了带可验证奖励的强化学习(RLVR)方法,使LLM能从自然语言规范生成高质量RTL电路。现有方法优化电路PPA…

> 内容来自原始来源： **arXiv — cs.AI**
> [在 arXiv — cs.AI 阅读全文](https://arxiv.org/abs/2610.26904)

**标签：** #arXiv

---

*AI Qazaqstan — non-commercial informational portal about AI in Kazakhstan. Machine translations and summaries are AI-generated.*