arXiv cs.AI· Koki Takeshita, Kenji Uebayashi, Hikaru Tomonari, Masaya Tsunokake, Koichiro Yawata, Tatsuya Sasaki, Yusuke Ohtsubo, Kota Dohi, Yasuhiro Sogawa·· 1 天前AI 评分39
基于 LLM 多目标强化学习的 Pareto 最优 RTL 代码生成方法
Pareto-Optimal RTL Code Generation via Multi-Objective Reinforcement Learning with Large Language Models
AI 导读
一项 arXiv 研究提出首个面向 LLM 电路生成的学习方法，不再优化单个电路，而是优化多次生成所得整个电路集在 PPA（功耗、性能、面积）目标空间中的质量与多样性。
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