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LLM 框架优化前缀加法器设计，减小电路面积
研究人员开发了 PrefixAgent，一个利用大型语言模型 (LLM) 优化前缀加法器设计的新颖框架。前缀加法器是算术电路中的关键组件。这种 LLM 驱动的方法将优化分解为骨干合成和结构精炼，利用函数调用与工具和 EDA 反馈进行交互。该框架在从 e-graphs 中提取的大量重写轨迹数据集上进行训练，增强了其优化能力和泛化能力。实验表明，与现有方法相比，PrefixAgent 生成的前缀加法器具有更小的面积，尤其是在较大的位宽下，…
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AI 模型使用 e-graphs 和乐谱学习来学习爵士乐和声模式
研究人员开发了一种计算模型来理解人类如何内化音乐模式，特别是专注于爵士乐和声。该模型使用乐谱学习从给定的语料库中发现简洁的生成性解释，用于和声进行。通过将演绎解析与 e-graphs 相结合，它能够导航程序和乐谱的复杂空间，以识别和声模式和重构的程序，旨在模仿人类的音乐模式学习。