CorrectRTL框架与ScaleBench基准发布
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CorrectRTL框架与ScaleBench基准发布
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AI 综述
2026年10月20日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Jing Wang 等作者的报道，提出 CorrectRTL 智能体框架，并发布 ScaleBench 基准。该框架采用“先分解再校正”范式，将脚手架构建与细节实现解耦，结合结构导向分解、基于片段的 RAG 和基于 SVA 的自校正三项技术，面向规格到 RTL 生成任务。报道称，在包含 200 个复杂 RTL 设计的新基准 ScaleBench 上，CorrectRTL 的 Pass@1 从 20.5% 提升至 49.0%，提升 28.5 个百分点；在 VerilogEval 上 Pass@1 最高达 96.1%。上述数字均出自该篇报道，目前尚无其他跟进报道可交叉核对。
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最新进展10月20日 12:00
CorrectRTL：通过指令分解与自动自校正提升 RTL 生成质量报道时间线
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10月20日
- arXiv Artificial IntelligenceCorrectRTL：通过指令分解与自动自校正提升 RTL 生成质量
CorrectRTL 智能体框架提出“先分解再校正”范式，将脚手架构建与细节实现解耦，结合结构导向分解、基于片段的 RAG 和基于 SVA 的自校正三项技术。在 200 个复杂 RTL 设计的新基准 ScaleBench 上，其 Pass@1 从 20.5% 提升至 49.0%（+28.5%）；在 VerilogEval 上 Pass@1 最高达 96.1%。
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