D 2026

LLM-based Functional Coverage Generation and Auto-Evaluation Framework

LABUDA, Ján; Marcela ZACHARIÁŠOVÁ a Zdeněk MATĚJ

Základní údaje

Originální název

LLM-based Functional Coverage Generation and Auto-Evaluation Framework

Autoři

LABUDA, Ján ORCID; Marcela ZACHARIÁŠOVÁ a Zdeněk MATĚJ ORCID

Vydání

Munich, Germany, DVCon Europe 2025; Design and Verification Conference and Exibition, od s. 1-7, 7 s. 2026

Nakladatel

VDE Verlag GmbH

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

Označené pro přenos do RIV

Ano

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-8007-6664-2

DOI

Klíčová slova anglicky

Universal Verification Methodology; UVM; Functional verification; Coverage; LLM; CoCoTB; Benchmark

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 28. 4. 2026 16:50, Mgr. Ján Labuda

Anotace

V originále

This paper investigates using large language models (LLMs) to automatically generate functional coverage code from natural language verification requirements. Using a controlled evaluation framework, the authors show that LLMs have promising capabilities but still face limitations.

Návaznosti

MUNI/A/1709/2024, interní kód MU
Název: Aplikovaný výzkum na FI: Důvěra v dynamických softwarových ekosystémech, kryptografické implementace včetně uživatelských aspektů, kyberbezpečnostní cvičení, fúze dat pro fyzikální sensory a algoritmy plánování v logistice
Investor: Masarykova univerzita, Aplikovaný výzkum na FI: Důvěra v dynamických softwarových ekosystémech, kryptografické implementace včetně uživatelských aspektů, kyberbezpečnostní cvičení, fúze dat pro fyzikální sensory a algoritmy plánování v logistice