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首先，The constraint is a fixed 5-minute wall-clock training budget. The agent’s job is to minimize val_bpb (validation bits per byte) within that window. Everything in train.py is fair game - architecture, hyperparameters, optimizer settings, batch size, model depth - as long as the code runs without crashing.
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其次，图中所有未注明来源的组件均由我设计，并可在我的GitHub上找到（Verilog代码，Scala代码）。包括DDR3 Tilelink适配器、UART控制器、I2C控制器、音频控制器、SPI控制器（SPI FLASH、ESP32 SPI和E2417 SPI接口有不同的要求，因此我最终设计了3种针对特定用途优化的不同SPI控制器）等等。其中最值得注意的是视频控制器和DMA控制器。
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