أعلنت بايت دانس سيد وتسنغوا AIR عن إطلاق CUDA Agent، وهو نظام تعلم تعزيزي وكيلي يدرب النموذج اللغوي الكبير Seed1.6 على كتابة نوى GPU تتفوق على المترجمات.

  • يستخدم النظام تدريب PPO عبر 150 خطوة مع سياق بحجم 131,072 رمزًا داخل صندوق قياس أداء وفحوصات صحة.
  • يحقق معدل نجاح بنسبة 98.8% ومعدل تفوق على torch.compile بنسبة 96.8% على معيار KernelBench، مما ينتج تسريعًا هندسيًا متوسطه 2.11×.
  • أصدر فريق البحث مجموعة بيانات CUDA-Agent-Ops-6K، ومواصفات SKILL.md، ووصفات المكافآت، لكنه لم يُصدر أوزان الوكيل المدربة.
  • أظهرت الدراسات التحليلية أن إزالة حلقة الوكيل تخفض معدل التفوق على المترجم من 96.8% إلى 14.1%， مما يبرز أهمية النهج الوكيلِي.

تُظهر هذه الدراسة أن وضع نموذج لغوي كبير (LLM) في بيئة تطوير CUDA حقيقية مع قياس أداء تكراري يمكن أن يغلق بشكل كبير الفجوة الأدائية بين النوى المُولَّدة والنوى المكتوبة يدويًا أو التي تولدها المترجمات.