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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.

Resumen:La rápida evolución de los grandes modelos multimodales (LMM) ha permitido a los agentes realizar tareas físicas y digitales complejas, sin embargo, su implementación como tomadores de decisiones autónomos introduce importantes riesgos de seguridad conductuales no intencionales.

Resumen:Si bien los avances recientes en los modelos de lenguajes grandes (LLM) se han mostrado prometedores en la generación de código y la automatización de tareas, desafíos importantes obstaculizan la realización de la automatización de la verificación funcional de un extremo a otro.