042 · 覆盖率满了、数据检查也过了,为何仍未验证生成测试?
一篇小规模覆盖率闭环研究坦率暴露了证据缺口:生成测试命中目标,独立 scoreboard 检查的却是另一套刺激。两个真实结果为何不能自动组成更强结论?
一篇小规模覆盖率闭环研究坦率暴露了证据缺口:生成测试命中目标,独立 scoreboard 检查的却是另一套刺激。两个真实结果为何不能自动组成更强结论?
PatternBench 同时测量加速与指定变换的结构证据。它让优化评测更可解释,也留下一个边界:检查器认不出的代码,究竟是没有完成目标,还是选择了另一条有效路线?
FIXME 用 180 道题覆盖规格理解、参考模型、测试用例、testbench、断言和调试;它拓宽了 LLM 硬件验证评测,却也留下一个概念边界:流程覆盖不等于端到端执行。
GPU Forecasters 让 LLM 预测候选 kernel 相对参考实现的性能分布,再把有限的真实 GPU 测量留给更值得验证的候选;实验说明排序信号有用,也显示校准、分布变化与总成本仍是关键边界。
RTL-BenchLS 用原 RTL 与形式等价构造自监督任务,将可验证评测扩展到 10,028 个设计;代价是把正确性锚定为复现参考实现的行为,而不是满足独立规格。
DEVICES 将数据手册、连接关系和领域规则拆成可追踪的工程属性与确定性脚本,显著提升兼容性判断准确率;但信任并未消失,而是转移到属性抽取、规则完备性和人工真值。
ChipVerilog 把 RTL 生成评测推进到长模块和跨模块层级:强模型大多能生成可编译代码,但功能正确率随规模与层级迅速下降;这也暴露了规格来源和验证口径的边界。
AutoTrans 用信号约束、编译与形式化验证移植 RISC-V 安全断言;它能筛掉错误和空洞断言,但‘可证明’与‘忠实保留原安全意图’仍是两个命题。