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7月29日周三
  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX:K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon

    Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX,并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核经验自动适配 Apple Silicon。

    推荐理由:展示了把 CUDA 内核优化经验结构化迁移到 Apple Silicon 的方法,并给出注意力与 Mamba 两类内核的实测对比。

3月13日周五
1月10日周六
  1. Berkeley AI Research26

    伯克利提出信息驱动成像系统设计框架,登 NeurIPS 2025

    伯克利 AI 研究团队提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架,仅用带噪测量和噪声模型即可量化系统信息量,无需任务专用解码器。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证,信息估计能预测解码器性能,优化后的设计在更少内存和算力下达到 SOTA 端到端方法水平。