从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 演化式内核搜索框架新增 MLX 后端,并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。
推荐理由:作者把 CUDA 优化知识整理成结构化上下文,让演化搜索在 Apple Silicon 上接近专家内核水平,方法可迁移到其他硬件生态。
Berkeley Sky Lab 团队为 K-Search 演化式内核搜索框架新增 MLX 后端,并设计结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让搜索以现有 CUDA 内核为知识库生成 Apple Silicon 内核。
推荐理由:作者把 CUDA 优化知识整理成结构化上下文,让演化搜索在 Apple Silicon 上接近专家内核水平,方法可迁移到其他硬件生态。
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法,用于在特征归因、数据归因和机制可解释性中大规模识别驱动模型输出的关键交互。
Berkeley AI Research 在 NeurIPS 2025 论文中提出一套直接以互信息评估和优化成像系统的框架,仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域预测了解码器性能,优化后的设计达到端到端方法水平,且内存和算力需求更低、无需任务专用解码器。