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RTL-Interact 是一种多任务后训练框架,用于训练单个专精于 RTL 的大语言模型,使其能够生成 RTL、构建 EDA 检查并利用工具反馈修改设计,同时结合模式感知策略优化(PAPO)进行多任务强化学习。在 CVDP 上,RTL-Interact-32B 的加权 Pass@1 达到 48.7%,Pass@5 达到 68.9%(超越 DeepSeek-V3.2),而 PAPO 将平均工具调用次数减少了 63.8%,且这些模型在 VerilogEval v2 和 RTLLM v2 上的表现优于专精于 RTL 的基线模型。
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