Fudan University（复旦大学）

Interpretable and Verifiable Hardware Generation with LLM-Driven Stepwise Refinement

可解释且可验证的硬件生成：基于LLM驱动的逐步细化

You Li, Samuel Mandell, David Z. Pan

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Fudan University（复旦大学） ； USA（美国） 纠错

AI总结 提出结合LLM创造力与形式化方法可解释性的硬件生成框架，通过迭代应用变换规则将设计规范转换为正确性有保证的RTL程序。

SANTS: A State-Adaptive Scheduler for World Action Models

SANTS：面向世界动作模型的状态自适应调度器

Yirui Sun, Guangyu Zhuge, Keliang Liu, Jie Gu, Xinyu Bing, Zhongxue Gan, Chunxu Tian

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Deep Computing Era Technology Co., Ltd（深计算时代科技有限公司） 纠错

AI总结 提出状态自适应噪声轨迹调度器（SANTS），通过根据视频状态动态选择去噪深度来优化视频到动作的扩散策略，在保持控制性能的同时大幅降低推理延迟。

Comments 17 pages, 5 figures, 8 tables. Project page: https://advanced-robotics-lab.github.io/SANTS/