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Hacia decisiones de retroalimentación al plan para agentes LLM autoevolutivos en la generación de kernel CUDA

Imagen de la noticia: Hacia decisiones de retroalimentación al plan para agentes LLM autoevolutivos en la generación de kernel CUDA (ArXiv cs.AI)

arXiv:2605.26720v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han mostrado fuertes ganancias empíricas como agentes autoevolutivos para la generación del kernel CUDA, impulsados ​​por una planificación condicionada por la retroalimentación a través de generaciones. Sin embargo, sigue siendo opaco cómo las decisiones de planificación atribuyen y combinan señales de retroalimentación heterogéneas. Las ablaciones estándar de extremo a extremo fallan

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