Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) han surgido recientemente como asistentes de codificación capaces que operan sobre grandes bases de código mediante exploración agente o generación de contexto completo.
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Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han mostrado prometedores en la generación de código RTL a partir de descripciones en lenguaje natural, pero los métodos existentes permanecen estáticos y luchan por adaptarse a los requisitos de diseño en evolución, lo que puede provocar una deriva estructural y una costosa regeneración completa.
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Resumen:La investigación existente ha identificado tres cuellos de botella estructurales en el rendimiento de los agentes de investigación de IA: (1) la ejecución sincrónica de una sola GPU restringe el rendimiento de la muestra, lo que limita el beneficio de la búsqueda; (2) una brecha de generalización donde la selección basada en validación hace que el rendimiento se degrade en horizontes de b
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