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In der Formalen Verifikation (FV) sind SystemVerilog Assertions (SVAs) entscheidend, doch das manuelle Schreiben dieser Assertions ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Aktuelle Ansätze, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzen, erzeugen entweder Assertions von Grund auf neu oder berücksichtigen die strukturellen Muster von Hardwaredesigns und Experten-Assertions nicht.

Ein innovatives Framework ermöglicht es, Fehler in SQL-Abfragen, die von großen Sprachmodellen (LLM) generiert wurden, auf der Ebene einzelner Knoten im abstrakten Syntaxbaum (AST) zu erkennen. Durch die Kombination eines semantisch bewussten Labeling-Algorithmus und eines leistungsstarken Klassifikators liefert das System hochpräzise Unsicherheitswerte für jede AST-Node.