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English(EN) FVRuleLearner: Operator-Level Reasoning Tree (Op-Tree)-Based Rules Learning for Formal Verification

新的FVRuleLearner框架利用操作符推理树自动执行形式验证

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了FVRuleLearner，一个新颖的框架，旨在通过学习操作符级规则来自动化形式验证（FV）。该系统利用操作符推理树（Op-Tree）来模拟将自然语言规范转换为SystemVerilog断言（SVA）的复杂过程。FVRuleLearner分两个阶段运行：训练阶段，它构建Op-Trees，将自然语言到SVA的对齐分解为操作符感知的问答；测试阶段，它检索推理跟踪以生成针对未见过规范的新规则。研究表明，FVRuleLearner在语法和功能正确性方面均显著优于现有方法，并减少了SVA功能故障。 AI

影响 该框架可以通过利用LLM来显著减少硬件正确性验证相关的劳动和错误。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍形式验证新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的FVRuleLearner框架利用操作符推理树自动执行形式验证

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Lily Jiaxin Wan, Chia-Tung Ho, Yunsheng Bai, Cunxi Yu, Ghaith Bany Hamad, Deming Chen, Haoxing Ren ·

    FVRuleLearner：基于操作符级别推理树（Op-Tree）的规则学习用于形式化验证

    arXiv:2604.03245v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The remarkable reasoning and code generation capabilities of large language models (LLMs) have recently motivated increasing interest in automating formal verification (FV), a process that ensures hardware correctness thro…

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