RTL-BenchMT: Dynamic Maintenance of RTL Generation Benchmark Through Agent-Assisted Analysis and Revision

📄 arXiv: 2605.15537v1 📥 PDF

作者: Jing Wang, Shang Liu, Hangan Zhou, Zhiyao Xie

分类: cs.AI

发布日期: 2026-05-15

备注: This paper has been accepted by DAC 2026

💡 一句话要点

提出RTL-BenchMT框架，利用智能体辅助动态维护RTL生成基准测试集。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: RTL生成 基准测试 智能体 自动化 EDA 缺陷检测 过拟合 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有RTL基准测试集存在缺陷案例和过拟合问题，人工维护成本高昂且效率低下。
  2. RTL-BenchMT利用智能体自动识别和修改缺陷案例，并检测和更新过拟合案例。
  3. 通过RTL-BenchMT，论文对基准测试集进行了深入分析和改进，并开源精炼后的测试集。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为RTL-BenchMT的智能体框架，用于动态维护RTL生成基准测试集。大语言模型（LLMs）辅助的自动化RTL生成是EDA研究中最重要的方向之一。然而，当前的RTL基准测试集面临两个关键挑战：（1）基准测试集中存在缺陷案例；（2）模型对基准测试集存在过拟合。这两个挑战都难以通过纯粹的人工工程努力来解决。为了解决这些问题并系统地降低人工维护成本，我们提出了一个自动化的智能体框架RTL-BenchMT。RTL-BenchMT专注于两个关键应用：（1）自动识别和修改有缺陷的基准测试案例；（2）自动检测和更新过拟合案例。在RTL-BenchMT的帮助下，我们对缺陷和过拟合案例进行了彻底、深入的分析，并生成了一个精炼的基准测试套件，该套件将开源给社区。

🔬 方法详解

问题定义：当前RTL生成基准测试集存在两个主要问题：一是基准测试集中包含错误的或有缺陷的案例，导致评估结果不准确；二是模型容易对现有基准测试集产生过拟合，使得在基准测试集上表现良好的模型在实际应用中泛化能力不足。人工维护这些基准测试集需要大量时间和专业知识，成本高昂且效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用智能体（Agent）自动化地分析和修改RTL生成基准测试集，从而降低人工维护成本，并提高基准测试集的质量和可靠性。通过智能体自动识别缺陷案例和过拟合案例，并进行相应的修正和更新，可以有效解决现有基准测试集存在的问题。

技术框架：RTL-BenchMT框架包含两个主要应用模块：缺陷案例自动识别与修正模块和过拟合案例自动检测与更新模块。缺陷案例模块旨在自动发现基准测试集中存在的错误或不合理的案例，并尝试进行自动修复。过拟合案例模块则用于检测模型是否过度适应了现有基准测试集，并生成新的或修改现有的案例以提高模型的泛化能力。整个框架通过智能体自主运行，减少人工干预。

关键创新：该论文的关键创新在于将智能体技术应用于RTL生成基准测试集的维护。与传统的人工维护方法相比，RTL-BenchMT能够自动化地进行缺陷识别、案例修正和过拟合检测，大大提高了维护效率和基准测试集的质量。这种智能体辅助的维护方式可以有效降低人工成本，并促进RTL生成技术的快速发展。

关键设计：具体的技术细节，例如智能体的具体实现方式（例如，基于LLM的智能体），缺陷识别和修正的具体算法，以及过拟合检测和案例更新的策略，在摘要中没有详细说明。这些细节需要参考论文全文才能了解。损失函数和网络结构等信息未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了RTL-BenchMT框架，能够自动识别和修正RTL基准测试集中的缺陷案例，并检测和更新过拟合案例。通过智能体辅助，显著降低了人工维护成本，并提高了基准测试集的质量。精炼后的基准测试套件将开源，为RTL生成领域的研究提供有力支持。具体的性能数据和提升幅度未知。

🎯 应用场景

RTL-BenchMT框架可应用于EDA工具的开发和评估，以及RTL生成模型的训练和验证。通过提供高质量、可靠的基准测试集，可以促进RTL生成技术的进步，加速硬件设计的自动化进程，并降低硬件开发的成本和周期。该框架的开源将有助于整个社区共同维护和改进RTL基准测试集。

📄 摘要（原文）

This paper introduces RTL-BenchMT, an agentic framework for dynamically maintaining RTL generation benchmarks. Large Language Models (LLMs) assisted automated RTL generation is one of the most important directions in EDA research. However, current RTL benchmarks face two critical challenges: (1) flawed cases in the benchmarks and (2) overfitting to the benchmarks. Both challenges are difficult to resolve purely by manual engineering effort. To address these issues and systematically reduce human maintenance costs, we propose an automated agentic framework, RTL-BenchMT. RTL-BenchMT focuses on two key applications: (1) automatically identifying and revising flawed benchmark cases and (2) automatically detecting and updating overfitting cases. With the assistance of RTL-BenchMT, we conduct a thorough, in-depth analysis of flawed and overfitting cases and produce a refined benchmark suite that will be open-sourced to the community.