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Исследования2026年10月21日
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
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…
Koki Takeshita, Kenji Uebayashi, Hikaru Tomonari, Masaya Tsunokake, Koichiro Yawata, Tatsuya Sasaki, Yusuke Ohtsubo, Kota Dohi, Yasuhiro Sogawa·arXiv — cs.AI
Original SourceKey Takeaways
- 01.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…
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