AVO: Эволюционный поиск через автономных программных агентов

Этот научный материал представляет AVO — инновационный метод автономного эволюционного поиска, в котором традиционные алгоритмы мутации заменены интеллектуальными программными агентами. Вместо простого следования жестким правилам, система использует языковые модели для самостоятельного анализа, исправления и проверки программного кода на основе обратной связи. Исследователи успешно применили этот подход для оптимизации ядер внимания на новейших графических процессорах NVIDIA B200, достигнув значительного превосходства над такими экспертными решениями, как FlashAttention-4. Благодаря способности к самообучению, созданные агентами оптимизации легко адаптируются к новым задачам, требуя лишь минимального времени на дополнительную настройку. В итоге работа доказывает, что автоматизированные агенты способны превзойти труд человека в создании сложнейших микроархитектурных решений для искусственного интеллекта.