iCoder-27B 是面向工业编程的 27B 参数开放模型，重点覆盖 Verilog/RTL 芯片设计与 Triton、GPU Kernel 生成优化。项目用可执行 Research Skills 规定目标、权限和验证方式，再让 Agent 主导数据演化、SFT、同策略自蒸馏（OPSD）与可验证奖励强化学习（RLVR）。
核心能力
- 根据规格生成、补全和修复 Verilog/RTL 代码
- 生成可编译、数值正确并具备性能收益的GPU Kernel
- 利用编译器、仿真器与真实执行结果进行可验证优化
- 支持长周期EDA与Kernel迭代搜索
- 开放基础、SFT、OPSD和最终模型训练链路
官方成绩
官方统一评测中，iCoder-27B 的 RTLLM 为68.0、VerilogEval Spec-to-RTL为86.3、KernelBench L2正确率为74%、L2 Fast为40%，TritonBench-G为20.1%。不同模型结果仅应在同一协议下比较。
适合人群
适合芯片设计、EDA自动化、Triton与CUDA性能工程、工业代码生成、可验证奖励训练以及AI研发Agent研究团队。
使用提醒
模型输出必须经过编译、仿真、数值正确性和性能测试。它展示的是人在环边界内的AI主导研发，不是完全无人监督的递归自我改进。
