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。
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。
伯克利团队提出 GRASP,一种面向学习型世界模型的梯度规划器,通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化,并在状态迭代上直接注入随机性以促进探索。GRASP 还重塑梯度,让动作获得清晰信号,同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度。该方法旨在解决长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心局部极小值等脆弱性问题。
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。