硬件验证

研究人员提出CHORUS框架，通过整合行为多样化的专家模型，使仅4B参数的模型在硬件验证测试生成任务中超越671B参数的DeepSeek-R1模型13.5个百分点。

研究者提出VeriTrace多智能体系统，通过赋予AI自主选择信号、时间窗口和迭代深度的能力，使其能像人类验证工程师一样进行假设驱动的根因分析，在VerilogEval-V2基准测试中首次实现100%功能正确率。