K-Search 从 CUDA 迁移到 MLX,为 Apple Silicon 生成高性能内核
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX,通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层让已有 CUDA 内核经验适配 Apple Silicon。
推荐理由:读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化翻译成 MLX 优化策略,以及翻译层对最终性能的具体贡献。
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Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法,用于在特征、数据和模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。
Berkeley AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架,可直接从带噪测量中估计信息量,无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域验证,信息估计能预测解码器性能,优化后的设计达到端到端 SOTA 方法水平,同时所需内存和算力更少。该成果发表于 NeurIPS 2025。