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7月29日周三
  1. Berkeley AI Research60

    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。

3月13日周五
1月10日周六
  1. Berkeley AI Research36

    Berkeley AI Research 提出基于信息量的成像系统设计框架

    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。