NVIDIA 发布技术博客，介绍西门子 EDA 团队如何用开源评估库 NVIDIA NeMo Gym 提升其芯片设计智能体的可靠性。该智能体负责标准单元表征中的 Liberty（.lib）文件生成；团队用一个领域专用验证器对最终产物打分，检查覆盖率、有效性、相对验证、精度和完整性，任一门控不通过则奖励为零。基于 180nm 开源 GF180MCU PDK 的基准测试（数据集含 229 个标准单元、36 个 PVT 角，调优时每次运行限定 2 个单元），综合验证得分从约 55% 提升到约 95%。同时智能体轮次从 155 降到 53（约减少 66%），输出 token 从约 81K 降到约 29K（约减少 64%），原因是团队依据验证器诊断简化了重叠的文件与 shell 接口，并为 Model Context Protocol 工具定义明确的 JSON schema。测试中固定使用 Claude Opus 4.8 运行于 Claude Code 作为模型与智能体框架。