RTL-Interact 框架发布：让大模型与 EDA 工具交互设计 RTL
原文标题：RTL-Interact: Training EDA-Interactive Models for Multi-Task RTL Design
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研究者提出 RTL-Interact 多任务后训练框架，训练单一模型生成 RTL 代码、构造 EDA 检查并依据工具反馈修正实现。配套提出 Pattern-Aware Policy Optimization（PAPO）多任务强化学习方法。RTL-Interact-32B 在 CVDP 上取得 48.7% 加权 Pass@1，超过其教师模型 DeepSeek-V3.2，同时 PAPO 可减少 63.8% 工具调用。
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