从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化式内核搜索框架,新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库自动适配 Apple Silicon。
推荐理由:原文给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据,可看跨平台内核知识迁移的具体做法。
IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化式内核搜索框架,新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核作为知识库自动适配 Apple Silicon。
推荐理由:原文给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据,可看跨平台内核知识迁移的具体做法。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架,将 LLM 的递归摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容。在 CollabBench 协作编程任务上,基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%,训练步数从 100 降至 50,峰值上下文 token 数也明显低于全上下文设置。