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ChipMATE:首个自训练多智能体框架,RTL生成超越DeepSeek V4

ChipMATE: Multi-Agent Training via Reinforcement Learning for Enhanced RTL Generation

精选理由

芯片设计团队终于有了可私有化部署的RTL生成方案——ChipMATE不依赖闭源API、无需黄金测试平台,还能用厂商内部代码训练,做数字IC设计的开发者可以直接试。

AI 摘要

ChipMATE是首个自训练的多智能体RTL代码生成框架,解决了现有API系统依赖黄金测试平台、无法在气隙环境中部署、不能利用厂商私有代码库的问题。它通过Verilog智能体与Python参考模型智能体相互验证,无需黄金标准即可实现正确性。采用回溯推理工作流防止错误传播,两阶段训练先独立训练再联合协作。在VerilogEval V2上,4B和9B模型分别达到75.0%和80.1%的pass@1,超越所有自训练模型甚至1600B参数的DeepSeek V4。代码和权重已开源。

AI 翻译 · 中文

ChipMATE是首个自训练的多智能体RTL代码生成框架,解决了现有API系统依赖黄金测试平台、无法在气隙环境中部署、不能利用厂商私有代码库的问题。它通过Verilog智能体与Python参考模型智能体相互验证,无需黄金标准即可实现正确性。采用回溯推理工作流防止错误传播,两阶段训练先独立训练再联合协作。在VerilogEval V2上,4B和9B模型分别达到75.0%和80.1%的pass@1,超越所有自训练模型甚至1600B参数的DeepSeek V4。代码和权重已开源。

arXiv: DeepSeekExisting API-based agentic systems for RTL code generation are fundamentally misaligned with industrial practice: they assume a golden testbench is available at generation time, rely on closed-source APIs incompatible wi