深度分析
StepPRM-RTL：結合步驟獎勵與 MCTS 的 LLM RTL 合成新框架
自動產生 Verilog/VHDL RTL 程式碼因長程推理與嚴格正確性挑戰而困難。研究提出 StepPRM-RTL，結合步驟軌跡、過程獎勵模型與 MCTS 探索，並以檢索增強微調提升中間決策品質。實驗顯示在 Verilog 與 VHDL 基準上功能正確率提升逾 10%，推理忠實度亦顯著提升，預期將加速硬體設計自動化商業化。
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自動產生 Verilog/VHDL RTL 程式碼因長程推理與嚴格正確性挑戰而困難。研究提出 StepPRM-RTL，結合步驟軌跡、過程獎勵模型與 MCTS 探索，並以檢索增強微調提升中間決策品質。實驗顯示在 Verilog 與 VHDL 基準上功能正確率提升逾 10%，推理忠實度亦顯著提升，預期將加速硬體設計自動化商業化。
深度分析
隨著可控摘要需求提升，研究提出PACO框架利用自訂蒙特卡羅樹搜尋逐層調整屬性順序，無需額外微調，即可在多屬性限制下產出高品質摘要，實驗顯示即使使用1B參數模型亦能匹敵70B基線，此方法隨模型放大能進一步提升控制精度，超越所有現有競爭者。