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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 21–21 条
  1. Berkeley AI Research62

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

    Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，新增结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。

    推荐理由：原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数据，读者可据此判断CUDA经验能否复用到非NVIDIA硬件。