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3DCodeVerse引入了一个研究生态体系，包含一个200万规模的可执行3D代码数据集、一个用于3D内容自动生成与验证的多智能体DAG框架，以及实证指南，表明经过微调的开源模型在与Claude Design（3D Object）的对比中达到了90%的胜率。
本文介绍了Vera，一个面向LLM智能体的端到端自动化安全测试框架，它结合了文献驱动的风险发现、安全案例的组合式构建以及基于证据的验证。在四个智能体框架上的评估揭示了显著的安全缺陷，在多通道攻击下平均攻击成功率高达93.9%，同时发布了包含1600个可执行安全案例的Vera-Bench。
本文提出STG，一种用于LLM驱动硬件设计工作流的结构化测试台生成框架，与现有基于提示的方法相比，它降低了token成本并提高了验证可靠性。