SiliconShield Muse Glimmer RTL

SiliconShield адаптирует Muse Glimmer 30B, чтобы оценивать переданный RTL-регион на соответствие английскому требованию и явным допущениям выполнения. Это LoRA-адаптер примерно на 183 MiB для Meta Muse Glimmer 30B: исходная модель обязательна, отдельной или merged-моделью адаптер не является. Один адаптер покрывает локальную защиту регистров и отдельные контракты для FIFO, счётчиков и арбитража.

🔎 Ключевые особенности

• 🎯 Возвращает структурированные оценки для satisfies_requirement, violates_requirement и insufficient_context.
• 📌 Решение относится к заданному требованию и допущениям, а не ко всем возможным свойствам дизайна.
• ⚙ Обучение: 47 923 200 LoRA-параметров, rank 8, alpha 16, dropout 0; цель — next-token cross-entropy по одному токену ответа A/B/C.
• 💻 Заявленный путь запуска — BF16 на трёх CUDA-видеокартах; другие варианты размещения и квантизация не квалифицированы.
• ❗ Вход длиннее 2048 токенов отклоняется, а не обрезается.

⌨ Пример

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python predict.py --design design.sv --requirement "Outside reset, cfg_reg may change only when privileged is asserted." --assumptions "Two-state synchronous logic. Inputs are defined and may vary independently. Reset is exempt from the requirement."

Подробнее

На development-популяциях: local guards — 280/288 (97.22%), focused temporal — 223/234 (95.30%), combined — 503/522 (96.36%).
Нужны оригинальные веса Muse Glimmer 30B и три NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell примерно по 24 GiB; это не независимый sealed-тест, а повторно использованные development-данные.
Не заявлены whole-chip correctness, произвольное multi-cycle reasoning, CDC, криптографическая безопасность, physical-fault analysis и поиск ошибок на уровне репозитория.