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10月8日周四
10月5日周一
7月29日周三
  1. Berkeley AI Research60

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将多年内核优化经验带到 Apple Silicon

    IBM Research 基于 UC Berkeley Sky Lab 的 K-Search 演化式内核搜索框架，新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。

    推荐理由：作者展示了把 CUDA 优化经验迁移到 Apple Silicon 的具体做法，并给出与原生 MLX 内核的对比数据。

4月20日周一
  1. Berkeley AI Research40

    Berkeley AI Research 提出 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器

    Berkeley AI Research 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、在状态迭代上加入随机性以促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致局部极小值以及高维视觉模型梯度脆弱等问题，使基于梯度的长时程规划更稳健。