深度分析
LLM 變異算子在基因程式演化中的結構同質化與探索限制
在無選擇壓力下，研究LLM作為程式變異算子是否能持續產生新形態。實驗以強型別DSL進行300步變異鏈，發現變異高度收斂，超過87%鏈的結構形式在93%以上的步驟中重複出現，變化多為模板內的終端置換，且常形成短循環或自環。提示語與模型會影響收斂速率，但收斂現象在各條件下皆穩健。
DSL
深度分析
HAVEN：結合 LLM 與 Jinja2 模板的混合式 UVM 測試平台實作與效能評估
IC驗證佔開發週期近七成，傳統手寫測試平台耗時龐大。研究提出HAVEN，結合LLM抽取規格與預先設計的Jinja2模板，並以協議感知的DSL產生序列，實現全自動UVM測試平台。實驗顯示在19個開源晶片上達到100%編譯成功、90.6%代碼覆蓋與87.9%功能覆蓋，顯著優於既有LLM方案。
LLM
Intuit TurboTax 實作案例：利用 LLM 與 DSL 將 900 頁稅務法案轉化為程式碼
Intuit 的 TurboTax 團隊利用 AI 工作流將 900 頁的複雜稅務法案實作時間從數月縮短至數小時。透過將通用 LLM 用於文件分析與自研 DSL 工具用於程式碼生成，並搭配高精確度單元測試框架，在確保稅務計算 100% 準確的情況下，大幅提升開發效率。這為受監管產業處理法規更新提供新範本。