【中科院软件所成果获英伟达重点引用，用大模型重构求解器研发范式，打造EDA领域更强核心引擎】

近期，arXiv 上陆续出现了#大模型# 自动优化约束求解器的论文，一个是当下热门的 #AI# 方向，一个是比较传统的算法研究方向，它们的碰撞会擦出怎样的火花？

求解器，是工业软件的核心计算引擎，它在#芯片# 设计、工业调度、智能制造等多个领域都有重要应用。比如，布尔可满足性问题（SAT，Satisfiability Problem）求解器就是电子设计自动化（EDA，Electronic Design Automation）不可或缺的计算引擎。而 EDA 软件则是芯片领域设计的至关重要的工具，也被称为芯片产业的“命门”，因此该领域的研究成果与中国解决芯片“卡脖子”问题直接相关。

中国科学院软件研究所研究员蔡少伟带领的团队长期研究约束求解器，近三年来该团队在结合大模型和约束求解的方向上持续耕耘，在 arXiv 上陆续公开了相关论文。蔡少伟认为，在大模型的加持下，求解器领域即将发生一次伟大的变革。求解器的研发周期和门槛将大大降低，算法思路也将由大模型得以扩展，这将让人们能够更快地研发更高性能的求解器。

据了解，该团队近几年的一个重要研究方向是如何利用大模型更快更好地完成求解器研发工作。在这一方向上，他们已经基于大模型研发了多个求解器，涵盖了布尔可满足性问题和伪布尔优化（PBO，Pseudo-Boolean Optimization）问题的求解器。其中，他们最重要成果便是基于大模型的 SAT 求解器。

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