論文の概要: WIP: Chat-Debugging: Large Language Model as a Hardware Debugging Assistant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02420v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 16:01:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.687003
- Title: WIP: Chat-Debugging: Large Language Model as a Hardware Debugging Assistant
- Title（参考訳）: WIP: ハードウェアデバッグアシスタントとしての大規模言語モデル
- Authors: Andrew Ash, John Hu,
- Abstract要約: このワーク・イン・プログレッシブな研究論文は、大規模言語モデルの新たなユースケースであるChat-Debuggingを探求している。
この人間とコンピュータの相互作用は、デバッグ中の電気およびコンピュータ工学の学生の信頼性を向上させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work-in-progress research paper explores Chat-Debugging, a novel use case for large language models as an assistant for hardware debugging tasks to improve students' debugging skills. Hardware debugging can be a time-consuming and stressful skill to develop, leading to frustration and other negative emotions. While past work has explored streamlining and automating software-based circuit debugging where digital circuits are dominant, Chat-Debugging aids in physical hardware debugging where circuits may be analog, digital, or mixed-signal. Qualitative data were collected from LLM chat logs and interviews with a fourth-year electrical engineering undergraduate student. Major themes were extracted using a constant comparative analysis. Chat-Debugging incorporates accurate hardware information, properly handles natural language descriptions of circuits, and improves debugging confidence. A successful Chat-Debugging session includes investigating multiple potential root causes proposed by the LLM, the patience and determination to eliminate root causes, and a student who leads the debugging process by assertively correcting the LLM's misunderstandings. This human-computer interaction can improve electrical and computer engineering students' confidence during debugging and improve their debugging skills.
- Abstract（参考訳）: このワーク・イン・プログレス・リサーチ・ペーパーは、学生のデバッグスキルを向上させるためのハードウェアデバッグタスクのアシスタントとして、大規模言語モデルの新たなユースケースであるChat-Debuggingを探求する。
ハードウェアデバッギングは開発に時間がかかり、ストレスの多いスキルになり、フラストレーションやその他のネガティブな感情につながる。
過去の研究では、デジタル回路が主流であるソフトウェアベースの回路デバッグの合理化と自動化が検討されてきたが、Chat-Debuggingは、回路がアナログ、デジタル、または混合信号であるような物理的ハードウェアデバッグを支援する。
LLMチャットログから質的データを収集し,4年生の電気工学生へのインタビューを行った。
主テーマを定値比較分析により抽出した。
Chat-Debuggingは正確なハードウェア情報を導入し、回路の自然言語記述を適切に処理し、デバッグの信頼性を向上させる。
成功したChat-Debuggingセッションには、LLMが提案する複数の潜在的な根本原因の調査、根本原因を排除するための忍耐と決定、LLMの誤解を断固として修正することでデバッグプロセスをリードする学生が含まれる。
この人間とコンピュータの相互作用は、電気・コンピュータ工学の学生のデバッグ時の自信を高め、デバッグスキルを向上させる。
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