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用 Codex 进行自动研究：内核速度提升 232 倍
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一句话看懂
一位开发者使用 Codex 在一场竞赛中实现了速度提升 232 倍 的 GPU 内核。
这表明 AI 能够自动研究 并优化代码，有可能改变开发者的工作流程。
背景
GPU Mode 和 Core Automation 举办了一场自动研究竞赛，参赛者需要实现批量方阵紧凑 Householder QR 分解。开发者 Sankalp 使用 Codex 迭代优化 CUDA 内核，相比基线实现了 232 倍加速，在 183 名参赛者中排名第 12。竞赛提供了对智能体友好的环境，配有 popcorn CLI 等用于测试和基准测试的工具。
来龙去脉
- 近日GPU Mode 和 Core Automation 举办了一场自动研究竞赛，内容是实现批量方阵紧凑 Householder QR 分解。
- 近日Sankalp 使用 Codex 迭代优化该内核，相比基线实现了 232 倍加速。
- 近日Sankalp 在竞赛的 183 名参赛者中排名第 12。
各方怎么说
- 开发者
- Sankalp 将这一过程描述为“自动研究”，并承认有人可能会称之为“循环工程”，但他认为这很有效。
- 质疑者
- 有些人可能会认为这是“循环工程”而非真正的研究，但这位开发者表示这没关系。