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注意: 本文正在更新中，请随时关注最新版本。 我最近参加了 FlashInfer AI Kernel Generation Contest（FlashInfer Contest, 2026）。这篇博客并不是一篇关于 CUDA kernel 优化技巧的教程，我本身并不是 GPU 算子开发专家；参加这次比赛的主要目的，是想借助一个高度可验证、反馈明确的任务环境，研究 如何让 Coding Agent 在持续闭环中产出高质量的 GPU kernel。完整的技术报告参见 Harness Engineering for LLM-Driven GPU Kernel Generation（Shui et al., 2026），公开仓库在 mlsys26-flashinfer-contest。 ...

通过引入 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 高效注意力机制、可扩展的强化学习框架以及大规模智能体任务合成管道，DeepSeek-V3.2(DeepSeek-AI, 2025)在推理能力和智能体性能上实现了与 GPT-5 相当的水平。 ...

大语言模型（LLMs）目前应用场景不断扩展，但也暴露出知识截止、幻觉以及复杂计算与逻辑推理不足等局限。为应对这些挑战，将智能体（Agent）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）相结合的 Agentic RL 正逐渐成为关键研究方向。 ...