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值得读的 AI 论文与研究成果：架构创新、训练方法、能力测量与理论进展的精选解读。

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7月29日周三第 41–41 条
  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon

    Berkeley AI Research 与 IBM Research 将演化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配到 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，读者可据此判断跨硬件内核迁移的可行路径。