从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何将数十年 kernel 经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 将进化式 kernel 搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端,通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,把已有 CUDA kernel 当作知识库适配为 Apple Silicon 上的高质量 kernel。
Berkeley Sky Lab 将进化式 kernel 搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端,通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,把已有 CUDA kernel 当作知识库适配为 Apple Silicon 上的高质量 kernel。
Epoch 与 METR 发布 MirrorCode 基准,让 AI 仅凭 CLI 访问重实现软件程序,25 个目标程序中 17 个有满分运行,Opus 4.7 用 14 小时、251 美元推理成本完成 METR 和 Epoch 估计人类需 2-17 周的任务。
推荐理由:MirrorCode 用 25 个真实程序衡量 AI 自主重实现能力,Opus 4.7 花 14 小时完成人类需数周的任务。
Hugging Face 发布开源基准 ScarfBench(Self-Contained Application Refactoring Benchmark)。
Berkeley AI Research 的新论文为 word2vec 给出了定量可预测的学习理论:在合理实用条件下,其学习问题可化简为无权重最小二乘矩阵分解,梯度流动力学存在闭式解,最终学到的嵌入等价于对目标矩阵 M* 做 PCA。