CHORUS：互补专家协作，高覆盖测试激励生成的新突破
在芯片设计流程中，硬件验证占据着举足轻重的地位，而测试激励生成（Testbench Stimulus Generation）则是验证环节的核心任务之一。传统的验证方法依赖人工编写测试用例，不仅耗时费力，而且难以保证覆盖率。近年来，大型语言模型（LLMs）在代码生成领域展现出巨大潜力，但如何将其有效应用于硬件验证，仍面临挑战。来自英伟达和加州大学圣迭戈分校的研究团队提出了一种名为 CHORUS 的后训练框架，通过融合多个互补的专家模型，在测试激励生成任务上取得了显著突破。
CHORUS 的核心思想源于两个关键观察：首先，分阶段的监督微调（SFT）能够产生行为多样化的模型检查点，而密集奖励的强化学习（RL）则能将这些检查点转化为性能强劲但任务侧重各异的专家模型。其次，这些专家模型的能力具有互补性，通过模型合并或进一步后训练，可以整合它们的优势，从而超越任何单一专家的表现。
研究团队将多个专家模型整合为一个 4B 参数的模型，在 CVDP-ECov 基准测试上取得了 88.0% 的 Pass@1 成绩，大幅超越了 DeepSeek-R1（671B） 的 74.5%，提升了 13.5 个百分点。这一结果令人瞩目，表明通过精心设计的后训练流程，小规模模型也能在特定任务上超越大规模模型。
CHORUS 的成功不仅验证了模型合并与专家互补策略的有效性，也为硬件验证领域带来了新的思路。传统的 LLM 应用通常采用“预训练-微调-推理”的固定范式，而 CHORUS 则展示了通过构建和整合多个专家模型，可以更高效地利用模型能力，提升任务表现。这一方法有望在芯片设计自动化（EDA）领域得到广泛应用，加速验证流程，降低设计成本。
尽管 CHORUS 目前专注于测试激励生成，但其框架具有通用性，未来可扩展至其他代码生成任务，如 RTL 设计、验证环境搭建等。随着硬件设计复杂度的不断提升，类似 CHORUS 的智能辅助工具将成为芯片工程师不可或缺的伙伴。这项研究也为 LLM 在专业领域的落地提供了宝贵经验：通过针对性的后训练与模型融合，小模型也能发挥大作用。