本文旨在演示通过大型语言模型与自然语言交互实现高效逻辑设计的自动化设计环境，其中展示了一个基于大型语言模型的四阶段零代码逻辑设计框架，并证明相较于现有工作及单一大型语言模型，ChipGPT 提高了可编程性、可控性和设计优化空间。

May, 2023

利用 ChatGPT4 进行自然语言驱动的硬件设计，生成适用于可编程脉冲神经阵列集成电路的可综合和功能性 Verilog 描述，并使用手工测试台验证，已提交通过 Tiny Tapeout 5 的开源 EDA 流程在 Skywater 130nm 中进行制造。

Jan, 2024

该研究使用八个代表性基准测试探究了领先技术的对话式大型语言模型在功能和验证目的上生成 Verilog 的能力和限制。结果表明，大型语言模型在硬件模块的设计和测试中具有潜力，并可朝着全自动数字设计流程的进展迈进。

Apr, 2024

探索使用大型语言模型（LLMs）自动生成硬件描述代码的潜力，以支持和增强高效的神经形态计算架构的开发，并通过三个案例研究验证其可行性和实施性。

May, 2024

通过开发 GPT4AIGChip 框架，借助人类自然语言而非特定领域语言，将大型语言模型应用于自动化人工智能加速器设计，以推动下一代基于大型语言模型的设计自动化工具创新。

Sep, 2023

通过优化 LLM 的核心自然语言模型和重新组织 HDL 代码数据集，提高生成精确且高效 ASIC 设计的模型能力，从而简化和加速复杂电路设计的 LLM 辅助框架，以满足 HDL 编码的复杂需求并优化 ASIC 开发流程。

Mar, 2024

通过历史数据集训练的 CHATATC 大型语言模型在非安全关键的交通流量管理环境中进行了研究，测试了其查询和回应能力，并详细介绍了用于与 CHATATC 对话代理进行交互和协作的图形用户界面的设计。

Feb, 2024

本文分析了引入生成式人工智能（AI）的大型语言模型（LLMs）—— 如 OpenAI 的 ChatGPT、GPT3.5 和 GPT4、谷歌的 Bard、Large Language Model Meta AI（LLaMA）等 —— 在通信界面（特别是企业无线产品和服务）中应用的能力和局限性，并针对 Craddlepoint 公开数据进行多个用例的比较分析，包括领域自适应、内容连贯性、输入扰动和错误的鲁棒性。我们相信这种评估将为数据科学家提供建立面向领域特定需求的定制对话接口的有用见解。

May, 2023

通过自动生成与 Verilog 和 EDA 脚本对齐的高容量高质量自然语言，本研究提出了一种自动化设计数据增强框架，以改善 LLM 在 Verilog 代码生成和 EDA 脚本生成任务中的表现。结果表明，使用我们的增强方法对 Llama2-13B 和 Llama2-7B 模型进行微调在 Verilog 生成任务中有显著改善，并且与当前最先进的开源 Verilog 生成模型相比，Verilog 生成的准确性从 58.8％提高到 70.6％。与 GPT-3.5 相比，我们的 13B 模型（ChipGPT-FT）在 Verilog 生成和 EDA 脚本生成方面具有更好的性能。

Mar, 2024

该论文描述了 CHATS - CHatty Agents Text-to-Speech，这是一种基于书面对话生成口语对话的离散标记系统，通过仅使用说话方的转录，同时为说话方和倾听方生成语音，消除了对倾听方的转录需求，同时可以促进自然交谈的轮换和流畅对话的生成。

Oct, 2023