arXiv cs.AI· Haotian Qiao, Robert P. Dick·· 13 小时前AI 评分29
基于 LLM 与数据手册的嵌入式系统早期硬件兼容性自动验证框架
LLM-Driven, Datasheet-Aware Automated Hardware Compatibility Verification for Early-Stage, Pre-Schematic Embedded System Design
AI 导读
研究者提出一个 LLM 驱动、基于数据手册的框架，可在原理图仿真之前验证硬件接口兼容性，在 7 个嵌入式设计、34 份数据手册上达到 97.5% 的验证准确率。该框架将兼容性分析拆分为模块化阶段并保留中间结果，输入上下文规模相比“上传即提问”流程缩小 8.6 倍，且数值计算不依赖 LLM。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出了一个由 LLM 驱动、可感知数据手册的框架，用于早期硬件兼容性验证，它基于硬件数据手册和高层组件连接描述来识别文档层面的接口不兼容性。该框架不需要详细的原理图仿真和实现，因此可以在这些步骤之前使用。我们认为，可信赖的 LLM 辅助设计自动化不应被视为直接从文档生成答案，而应被视为通过可追溯的验证阶段来转换工程信息。给定硬件数据手册和高层组件连接描述，该框架构建一个设计图，用于捕获设备连接性和共享交互域，仅检索由明确的、面向领域的验证标准所需的工程属性，并生成用于兼容性评估的确定性脚本。通过将兼容性分析分解为模块化阶段并保留中间结果，该框架降低了上下文开销，提高了透明度和可处理性，实现了可扩展性，并避免依赖 LLM 进行数值计算。在包含 34 份数据手册的七个嵌入式系统设计上进行评估，我们的框架实现了 97.5% 的兼容性验证准确率，与“上传并查询”工作流相比，输入上下文大小减少了 8.6 倍。这些结果证明了在设计早期阶段进行 LLM 辅助、基于规范的硬件兼容性验证的可行性，以及模块化任务分解、形式化验证标准和任务感知的紧凑上下文构建的必要性和显著优势。
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；系统与控制（eess.SY） |
| 引用为： | arXiv:2608.25217 [cs.AI] |
| （或此版本的 arXiv:2608.25217v2 [cs.AI]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2608.25217 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026 年 8 月 25 日星期二 23:12:48 UTC（1,458 KB）
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2026 年 10 月 27 日星期二 21:10:26 UTC（1,079 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org