研究人员开发了 NeuroAbs，一个新颖的神经符号化框架，旨在通过 RTL 抽象来加速硬件属性检查。该框架利用大型语言模型 (LLM) 来识别用于抽象的信号，并将基于 LLM 的抽象与基于 AST 的符号表示相结合。使用可满足性模理论 (SMT) 求解器验证每个抽象的正确性，并采用反例引导的抽象细化 (CEGAR) 进行迭代模型改进。实验结果表明，NeuroAbs 显著提高了硬件属性检查的效率。 AI
影响 该框架可以提高复杂硬件设计的验证效率并降低成本。
排序理由 该集群描述了一篇关于硬件验证新颖框架的最新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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