EvolVE：LLMベースのVerilog生成と最適化のための進化的探索

要約

大規模言語モデル（LLM）を用いたVerilog生成において、厳密な論理や並行性の扱いに課題がある中、本研究は進化的探索を用いた新フレームワーク「EvolVE」を提案します。モンテカルロ木探索とIdea-Guided Refinementを組み合わせ、機能的正当性と最適化性能を向上させました。

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