Trace2Skill: новый метод улучшает агентов ИИ для проектирования Verilog без дообучения

Научная группа опубликовала в arXiv описание фреймворка Trace2Skill, предназначенного для улучшения работы больших языковых моделей (LLM) в области проектирования сложных цифровых схем на Verilog. Система решает проблему, с которой сталкиваются многие аппаратные агенты ИИ: им трудно локализовать нужные участки RTL-кода, тестбенчи и зависимости в больших репозиториях, а также восстанавливаться после редких ошибок верификатора.

Trace2Skill не требует дообучения модели на специализированных данных или обновления весов. Вместо этого фреймворк рассматривает текстовое описание навыка агента как эволюционирующую политику. Анализируя многократные прогоны, система выделяет успешные и неудачные сценарии, преобразует их в плотные диагностические сообщения и обучающие примеры, а затем с помощью цикла оракул — мутатор — селектор создает специфичные для задачи навыки, которые направляют поиск, редактирование, валидацию и восстановление.

Важная особенность Trace2Skill — поддержка плотной обратной связи от верификатора с ограничением по времени выполнения. Такая обратная связь возвращает очищенные функциональные наблюдения, не раскрывая агенту скрытые тестовые стенды и эталонные решения. Это помогает управлять эволюцией навыков, связывая текст навыка, свидетельства верификатора и последующее поведение агента.

В экспериментах на сложных задачах Verilog-дизайна (CVDP), с которыми не справлялся исходный агент, включая задачи, недоступные даже передовым кодовым агентам, Trace2Skill с плотной обратной связью существенно повысил процент успешных решений. Фреймворк позволил получить прорывные результаты на ранее не решаемых задачах.

Авторы подчеркивают, что Trace2Skill не требует высококачественных данных для дообучения, специализированного обучения RTL-моделей или обновления весов. Этот же подход может применяться как общая стратегия масштабирования на этапе тестирования, выходящая за рамки цифрового дизайна и подходящая для других поддающихся верификации задач в области автоматизации электронного проектирования (EDA).