Разработчик только что использовал Кодекс OpenAI в качестве автономного исследовательского агента, чтобы добиться ускорения ядра CUDA в 232 раза.
Разработчик только что использовал Кодекс OpenAI в качестве автономного исследовательского агента, чтобы добиться ускорения ядра CUDA в 232 раза — и этот подход дает представление о том, как инструменты кодирования ИИ превращаются из автозаполнения в нечто, больше похожее на помощника по исследованиям.
Пост, набравший 84 балла на Hacker News, описывает рабочий процесс, в котором Codex не просто писал код — он автономно повторял его, тестировал, профилировал и дорабатывал в течение нескольких раундов, пока не нашел оптимизации, на поиск которых у человека могли уйти недели.
Что такое автоматическое исследование с помощью Кодекса?
Идея проста, но реализация нет. Вместо того, чтобы просить ИИ «написать мне функцию, которая выполняет X», разработчик настроил Кодекс как исследовательский цикл:
Определите цель: оптимизировать конкретное ядро CUDA для достижения максимальной пропускной способности.
Позвольте Кодексу итерироваться: на каждом этапе Кодекс анализирует текущую реализацию, предлагает изменения, тестирует их и измеряет производительность.
Возвращайте результаты: показатели производительности каждого раунда используются для следующей итерации.
Это принципиально отличается от типичного рабочего процесса «чата с ИИ». Это ближе к тому, как аспирант может работать с научным руководителем — если попробует.