摘要
一位名為 sankalp 的開發者在 GPU Mode 的批次 QR 分解競賽中，利用自動化的 Codex 研究迴圈，在 183 名參賽者中獲得第 12 名。該系統在 14 天內探索超過 1,500 個 kernel 提交，實現了較基準 torch.geqrf 232 倍的加速。工作流程為：Codex 產生 kernel 變體，透過競賽 CLI（popcorn）提交，並接收形狀感知的計時回饋以進行迭代。使用的工具與設置包括 ChatGPT Pro（Codex 存取）、Claude Pro 與 Modal credits 用於剖析；維護了詳細的測試框架，包含 problem_statement…
重點整理
- 開發者可利用 AI 自動研究迴圈處理複雜最佳化任務，但需注意回饋基礎設施與人類監督。
- 展示 Codex 作為自主研究代理的潛力，開發者可借鏡其方法論。
編輯說明
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